De snelle vooruit­gang van genera­tieve AI-modellen heeft aanzien­lijke kansen en uitda­gingen gebracht voor verschil­lende sectoren, waaronder de industrie en overheid. Een recent onder­zoek door het Federale Bureau voor Infor­ma­tie­be­vei­li­ging (BSI) in Duits­land biedt een uitge­breid overzicht van de poten­tiële voordelen en risico’s die verbonden zijn aan deze modellen. 

Dit artikel gaat diep op de belang­rijkste bevin­dingen van de studie en benadrukt de relevantie ervan voor Neder­land en de bredere Europese context.Generatieve AI-modellen, zoals Grote Taalmo­dellen (LLM’s), afbeel­dings­ge­ne­ra­toren en video­ge­ne­ra­toren, zijn in staat om een breed scala aan content te produ­ceren, van tekst en afbeel­dingen tot video’s. Deze modellen leren patronen uit uitge­breide datasets en genereren nieuwe content op basis van deze patronen. De veelzij­dig­heid en hoge kwali­teit van de uitvoer van deze modellen maken ze waarde­volle tools voor digita­li­se­rings­in­span­ningen in diverse industrieën.

Kansen van Generatieve AI-modellen

---

---

• Grote Taalmo­dellen (LLM’s) – LLM’s, die tekst verwerken en genereren, bieden tal van kansen. Ze kunnen taken automa­ti­seren zoals tekst­ge­ne­ratie, ‑bewer­king en ‑verwer­king. Bijvoor­beeld kunnen LLM’s formele documenten schrijven, schrijf­stijlen imiteren en synthe­ti­sche data genereren voor het trainen van andere machine learning modellen. Op het gebied van IT-bevei­li­ging kunnen LLM’s helpen bij het maken van bevei­li­gings­ge­re­la­teerde rapporten, het detec­teren van ongewenste content zoals spam of phishing-e-mails en het analy­seren van program­meer­code op kwetsbaarheden.
• Afbeel­dings­ge­ne­ra­toren – Afbeel­dings­ge­ne­ra­toren kunnen afbeel­dingen creëren en bewerken, wat ze waardevol maakt in de enter­tain­ment­in­du­strie voor het produ­ceren van visuele effecten, virtuele reali­teiten en illustra­ties. In de archi­tec­tuur- en bouwsector kunnen ze visuele weergaven van stede­lijke ontwik­ke­lings­plannen en fotore­a­lis­ti­sche weergaven van gebouwen maken. Ontwer­pers kunnen ze gebruiken om proto­types te maken voor gebrui­kers­in­ter­faces, en in de retail- en recla­me­sector kunnen ze product­af­beel­dingen en logo’s genereren.
• Video­ge­ne­ra­toren – Video­ge­ne­ra­toren bouwen voort op de capaci­teiten van afbeel­dings­ge­ne­ra­toren door een tijds­di­mensie toe te voegen om video’s te creëren. Ze kunnen CGI-anima­ties, trainingsvideo’s en simula­ties voor intel­li­gente voertuigen produ­ceren. De hoge kwali­teit van de uitvoer van deze modellen maakt ze geschikt voor verschil­lende toepas­singen, van enter­tain­ment tot onder­wijs en training.

Risico’s van Generatieve AI-modellen

Hoewel de kansen aanzien­lijk zijn, brengt het gebruik van genera­tieve AI-modellen ook verschil­lende risico’s met zich mee die in ogenschouw moeten worden genomen. Deze risico’s kunnen worden ingedeeld in juist gebruik, misbruik en aanvallen.

Risico’s bij juist gebruik

1. Afhan­ke­lijk­heid van Ontwikkelaars/​Operators: Gebrui­kers kunnen afhan­ke­lijk worden van de ontwik­ke­laars of opera­tors van deze modellen, die de bevei­li­gings­me­cha­nismen en de kwali­teit van de trainings­data controleren.
2. Gebrek aan Vertrou­we­lijk­heid: Invoer­data kan worden benaderd door de exploi­ta­tie­maat­schappij, wat zorgen oproept over de privacy van gegevens.
3. Onjuiste Reacties: Modellen kunnen invoeren misin­ter­pre­teren, wat leidt tot onjuiste uitvoer. Bijvoor­beeld kunnen LLM’s onjuist reageren op spelfouten of techni­sche vakterminologie.
4. Gebrek aan Uitvoer­kwa­li­teit: De kwali­teit van de uitvoer kan worden aange­tast door problemen in de trainings­data of de proba­bi­lis­ti­sche aard van de modellen.
5. Proble­ma­ti­sche en Voorin­ge­nomen Uitvoer: Trainings­data kan persoon­lijke, auteurs­rech­te­lijk beschermde of discri­mi­ne­rende inhoud bevatten, wat leidt tot voorin­ge­nomen uitvoer.
6. Gebrek aan Bevei­li­ging in Gegene­reerde Code: Door LLM’s gegene­reerde code kan bevei­li­gings­kwets­baar­heden bevatten.

Risico’s bij misbruik

1. Generatie van Nep-content: Genera­tieve AI-modellen kunnen worden misbruikt om nep-infor­matie te creëren, zoals misin­for­matie, propa­ganda of gemani­pu­leerd bewijsmateriaal.
2. Identi­teits­dief­stal: Aanval­lers kunnen deze modellen gebruiken om personen na te bootsen, wat helpt bij social engineering-aanvallen.
3. Kennis­ver­wer­ving: Crimi­nelen kunnen LLM’s gebruiken om infor­matie te verza­melen over kwets­baar­heden in software en hardware.

Aanvalsrisico’s

1. Vergif­ti­gings­aan­vallen: Aanval­lers kunnen trainings­data manipu­leren om storingen in de modellen te veroorzaken.
2. Privacy-aanvallen: Aanval­lers kunnen trainings­data recon­stru­eren of gevoe­lige infor­matie uit de modellen extraheren.
3. Ontwij­kings­aan­vallen: Aanval­lers kunnen invoeren wijzigen om bevei­li­gings­me­cha­nismen te omzeilen en ongewenste uitvoer te genereren.

Tegenmaatregelen

Om deze risico’s te vermin­deren, kunnen verschil­lende tegen­maat­re­gelen worden geïmplementeerd:

1. Selectie van Model en Operator: Kies modellen en opera­tors op basis van criteria zoals functi­o­na­li­teit, databe­heer en beveiligingsmaatregelen.
2. Uitleg­bare AI: Imple­men­teer methoden om de werking van AI-modellen trans­pa­rant en begrij­pe­lijk te maken.
3. Detectie van AI-gegene­reerde Content: Gebruik techni­sche methoden om AI-gegene­reerde content te detec­teren en te filteren.
4. Beheer van Trainings­data: Zorg voor de integri­teit, kwali­teit en bevei­li­ging van trainingsdata.
5. Verster­king Learning van Mense­lijke Feedback: Stem modellen af op mense­lijke normen om vooroor­delen te vermin­deren en uitvoer te verbeteren.
6. Robust­heid Verhogen: Verhoog de robust­heid van modellen om ongewenste reacties te minimaliseren.
7. Bescher­ming tegen Model­dief­stal: Imple­men­teer maatre­gelen om de diefstal van AI-modellen te voorkomen.
8. Uitge­breide Tests: Voer uitge­breide tests uit om kwets­baar­heden te identi­fi­ceren en aan te pakken.
9. Validatie en Saniti­satie van Invoeren/​Uitvoeren: Filter en saniti­seer invoeren en uitvoeren om schade­lijke content te voorkomen.
10. Retrieval-Augmented Generatie: Gebruik aanvul­lende infor­matie om uitvoer te verrijken en vooroor­delen te verminderen.
11. Toegang Beperken: Beperk de toegang tot het model om risico’s te minimaliseren.
12. Bewust­zijns­ver­ho­ging: Infor­meer gebrui­kers over de risico’s en voordelen van genera­tieve AI-modellen.
13. Voorzichtig Omgaan met Gevoe­lige Data: Ga voorzichtig om met gevoe­lige data om lekkage te voorkomen.
14. Loggen en Monito­ring: Imple­men­teer loggen en monito­ring om verdachte activi­teiten te detec­teren en erop te reageren.
15. Audit en Post-verwer­king van Uitvoeren: Beoor­deel en pas uitvoeren aan voordat deze verder worden gebruikt.

Relevantie voor Nederland en Europa

De bevin­dingen van de BSI-studie zijn zeer relevant voor Neder­land en de bredere Europese context. Naarmate digita­li­se­rings­in­span­ningen versnellen, wordt de gebruik van genera­tieve AI-modellen verwacht toe te nemen. Het begrijpen van de kansen en risico’s die met deze modellen verbonden zijn, is cruciaal om hun veilige en effec­tieve inzet te waarborgen.

In Neder­land kunnen industrieën zoals de gezond­heids­zorg, finan­ciële sector en onder­wijs aanzien­lijk baat hebben bij de capaci­teiten van genera­tieve AI-modellen. Echter, de in de studie geïden­ti­fi­ceerde risico’s benadrukken de noodzaak van robuste bevei­li­gings­maat­re­gelen en omvat­tende risico­be­heers­stra­te­gieën. Door de aanbe­volen tegen­maat­re­gelen te imple­men­teren, kunnen organi­sa­ties het poten­tieel van genera­tieve AI-modellen benutten terwijl ze de bijbe­ho­rende risico’s verminderen.

Boven­dien zijn de inzichten van de studie waardevol voor Europese beleids­ma­kers en regula­tors. Terwijl de Europese Unie werkt aan het creëren van een gehar­mo­ni­seerd kader voor AI-regule­ring, kunnen de bevin­dingen helpen bij de ontwik­ke­ling van richt­lijnen en standaarden om de veilige en ethische gebruik van genera­tieve AI-modellen in heel Europa te waarborgen.

Conclusie

De BSI-studie biedt een uitge­breid overzicht van de kansen en risico’s die verbonden zijn aan genera­tieve AI-modellen. Door deze aspecten te begrijpen en passende tegen­maat­re­gelen te imple­men­teren, kunnen industrieën en overheden in Neder­land en Europa het poten­tieel van deze modellen benutten terwijl ze hun veilige en bevei­ligde inzet waarborgen. Naarmate de techno­logie blijft evolu­eren, zal voort­du­rend onder­zoek en samen­wer­king essen­tieel zijn om opkomende uitda­gingen aan te pakken en de voordelen van genera­tieve AI-modellen te maximaliseren.