La creciente integración de modelos de lenguaje grande (LLMs) en los entornos de TI empresariales trae consigo nuevos desafíos y oportunidades en aspectos de seguridad, inteligencia artificial (IA) responsable, privacidad y la ingeniería de prompts. Los riesgos potenciales como salidas sesgadas, violaciones de privacidad y vulnerabilidades de seguridad están al alza, obligando a las organizaciones a adoptar medidas proactivas.
Para mitigar estos riesgos, es crucial que las empresas alineen el uso de LLMs con los principios de IA responsable, priorizando la seguridad y la privacidad. Similar a otros ámbitos de cumplimiento normativo, las organizaciones deben establecer objetivos claros y medidas sólidas de seguridad para sus implementaciones de LLMs. Este enfoque abarca desde mecanismos robustos de autenticación y protocolos de encriptación hasta el diseño optimizado de prompts capaz de identificar y neutralizar intentos de inyección, filtrado de prompts y jailbreaking.
El artículo explora en profundidad las amenazas a nivel de prompts y describe estrategias para contrarrestarlas. Un ejemplo destacado es el uso de Anthropic Claude en Amazon Bedrock, donde se adoptan plantillas de prompts que imponen medidas de seguridad contra amenazas comunes. Estas plantillas son flexibles y pueden adaptarse a otros LLMs.
Los LLMs, entrenados con miles de millones de parámetros y terabytes de datos textuales, tienen una capacidad única para captar matices, modismos y señales contextuales del lenguaje. Sin embargo, su utilidad puede verse limitada por la falta de acceso a información actualizada o especializada. Aquí es donde entra en juego la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), una técnica que combina LLMs con componentes de recuperación que acceden a información externa relevante. Este proceso bietápico permite a RAG generar respuestas más precisas al combinar consultas de entrada con datos recuperados de fuentes externas, ajustándose así a las demandas del mundo real.
Servicios como Amazon Bedrock facilitan el trabajo con LLMs al ofrecer acceso a modelos de vanguardia de distintos proveedores, permitiendo experimentar, personalizar y ajustar modelos a través de una sola API. No obstante, los LLMs y las aplicaciones RAG, especialmente en implementaciones orientadas al usuario como chatbots, son vulnerables a diversas amenazas de seguridad.
Mitigar estas amenazas en el nivel de prompts es fundamental para el uso responsable de los LLMs. Esto implica la implementación de filtros de contenido y temas, junto con la etiquetación y el filtrado de entradas de usuario, para aplicaciones basadas en Amazon Bedrock. Además, la ingeniería de prompts debe formar parte integral de los procesos de desarrollo de IA, junto con medidas de seguridad diseñadas para prevenir inyecciones de prompts y mantener principios de equidad, transparencia y privacidad.
En conclusión, se propone una serie de medidas de seguridad en la ingeniería de prompts, junto con recomendaciones específicas para enfrentar amenazas a este nivel. La efectividad de estas medidas ha sido demostrada a través de evaluaciones de seguridad, invitando a los lectores a adoptar estos métodos para crear soluciones de IA generativa más seguras en Amazon Bedrock.
