LLM ปลอดภัยจริงหรือ? อธิบายความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของ AI

ปัญญาประดิษฐ์ครอบคลุมซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องหลายสิบประเภท ตั้งแต่การจดจำใบหน้า การตรวจจับการฉ้อโกงของธนาคาร ไปจนถึงบอร์ดเกม โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็น AI ประเภทเฉพาะเจาะจงประเภทหนึ่ง โดยเป็นขุมพลังเบื้องหลังผู้ช่วย AI รายใหญ่ทุกรายที่คุณเคยได้ยินชื่อ ซึ่งรวมถึง ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini และ Lumo ของ Proton เอง

LLM เรียนรู้โดยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น หนังสือ บทความ เอกสาร รหัส และเอกสารทางวิชาการ เพื่อค้นหารูปแบบการทำงานของภาษา เมื่อเวลาผ่านไป โมเดลจะคาดเดาสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปในงานเขียนใดๆ ได้ดียิ่งขึ้น ทำให้เปิดใช้งานการโต้ตอบบทสนทนาทั้งหมด สรุปเอกสาร หรือเขียนอีเมลฉบับร่างที่ฟังดูเหมือนเขียนโดยมนุษย์จริงๆ

เนื่องจาก LLM ประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก และผู้คนแชร์รายละเอียดส่วนตัวและรายละเอียดการทำงานที่ละเอียดอ่อนกับโมเดลเหล่านี้มากขึ้น ความปลอดภัยของ LLM จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลลับจะไม่ถูกขโมยหรือเกิดการรั่วไหล

ในอดีต LLM ถูกจำกัดอยู่แค่การตอบสนอง กล่าวคือ เมื่อถามคำถาม AI ก็จะตอบคำถาม แต่ Agentic AI ก้าวไปไกลกว่านั้น เอเจนต์ AI ยังคงใช้ LLM ในการคิดหาเหตุผลและสื่อสาร แต่ยังสามารถดำเนินการต่างๆ ได้ด้วย เช่น การท่องเว็บ การเขียนและรันรหัส การส่งข้อความ การเชื่อมต่อไปยังแอปภายนอก และการจัดการไฟล์ แทนที่จะตอบคำถามเดียว เอเจนต์ AI สามารถทำงานผ่านงานที่มีหลายขั้นตอนได้โดยแทบไม่ต้องมีมนุษย์คอยควบคุมดูแล

ความสามารถที่เพิ่มขึ้นนั้นมาพร้อมกับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้น เมื่อ AI สามารถดำเนินการสิ่งต่างๆ ได้อย่างอิสระ ผลกระทบจากการถูกหลอกหรือการทำงานผิดพลาดจึงมีความร้ายแรงกว่ามาก ความปลอดภัยของ Agentic AI เป็นหนึ่งในความกังวลที่เติบโตเร็วที่สุดในช่องข้อมูลนี้ เนื่องจากระบบเหล่านี้ถูกผสานรวมเข้ากับเครื่องมือในสถานที่ทำงานมากขึ้นเรื่อยๆ โดยมักจะมีสิทธิ์เข้าถึงมากกว่าที่จำเป็นจริงๆ