EDPB: Obravnava tveganj v LLM
EDPB je objavil Poročilo obvladovanju tveganj v velikih jezikovnih modelih (LLM) umetne inteligence, ki predstavlja celovito metodologijo obvladovanja tveganja s številnimi praktičnimi ukrepi za ublažitev pogostih tveganj glede zasebnosti v teh sistemih.
Poročilo je bilo objavljeno 10.4.2025
Poročilo se poglobi v varstvo podatkov, skladnost z GDPR in ponuja strukturirane načine za odkrivanje, ocenjevanje in obravnavo tveganj v sistemih LLM. Zajema vse od življenjskega cikla umetne inteligence, pretoka podatkov in tveganj glede zasebnosti do praktičnih primerov in orodij za razvijalce in uporabnike.
Poročilo najprej predstavi velike jezikovne modele, kako delujejo in njihove običajne aplikacije. Razpravlja tudi o ukrepih za vrednotenje uspešnosti, kar pomaga razumeti temeljne vidike sistemov LLM. Obravnava tveganja glede zasebnosti v različnih modelih storitev LLM, pri čemer je poudarjen pomen razumevanja tokov podatkov v celotnem življenjskem ciklu modela umetne inteligence.
Poročilo daje velik poudarek tveganjem in ukrepom za ublažitev ter preučuje vloge in odgovornosti v skladu z AIA in GDPR. Razvijalci in uporabniki lahko ta razdelek uporabijo kot izhodišče za prepoznavanje tveganj v svojih sistemih. Predstavljena so praktična navodila o tem, kako analizirati, razvrstiti in oceniti tveganja za zasebnost, z merili za ocenjevanje tako verjetnosti kot resnosti tveganja. Podrobno so opisane strategije obravnave tveganja ter tudi praktični ukrepi za ublažitev pogostih tveganj glede zasebnosti v sistemih LLM.
Poročilo izpostavlja tudi dejstvo, da je vrednotenje preostalih tveganj po ublažitvi bistvenega pomena za zagotovitev, da so tveganja znotraj sprejemljivih pragov in ne zahtevajo nadaljnjih ukrepov. Spremljanje dejavnosti obvladovanja tveganja in vzdrževanja registra tveganj je nujno, enako kot stalno spremljanje za odkrivanje nastajajočih tveganj, oceno učinka v resničnem svetu in izboljšanje strategij ublažitve.
Poleg tega poročilo vsebuje primere uporabe okvira za obvladovanje tveganj v več praktičnih primerih uporabe:
prvi primer: virtualni pomočnik (chatbot) za vprašanja strank,
drugi primer: sistem LLM za spremljanje in podporo napredku študentov in
tretji primer: pomočnik UI za upravljanje potovanj in urnikov.
Končni del poročila vsebuje podroben popis orodji, metrik vrednotenja, primerjalnih vrednosti, metodologij in standardov za podporo razvijalcem in uporabnikom pri obvladovanju tveganj in ocenjevanju delovanja sistemov LLM.
EDPB je ta projekt začel v okviru programa podpornih strokovnjakov. Poročilo bo pomagalo tudi nadzornim organom pri celovitem razumevanju in najsodobnejših informacijah o delovanju sistemov LLM in tveganjih, povezanih s temi sistemi.
Celotno poročilo je dostopno tukaj
Vir: EDPB
Naslovna slika: RawPixel
