{"id":7995,"date":"2023-12-04T21:46:35","date_gmt":"2023-12-04T21:46:35","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=7995"},"modified":"2023-12-04T21:55:30","modified_gmt":"2023-12-04T21:55:30","slug":"google-deepmind-reveals-a-method-of-exposing-chatgpts-training-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/google-deepmind-reveals-a-method-of-exposing-chatgpts-training-data\/","title":{"rendered":"Google DeepMind enth\u00fcllt eine Methode zur Offenlegung der Trainingsdaten von ChatGPT"},"content":{"rendered":"<p><strong>Google-Forscher haben Berichten zufolge eine Methode aufgedeckt, um auf die f\u00fcr ChatGPT verwendeten Trainingsdaten zuzugreifen.<\/strong><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Forscher entdeckten, dass die Verwendung bestimmter Schl\u00fcsselw\u00f6rter ChatGPT dazu veranlassen konnte, Teile seines Trainingsdatensatzes zu ver\u00f6ffentlichen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein bemerkenswertes Beispiel, das in einer <\/span><a href=\"https:\/\/not-just-memorization.github.io\/extracting-training-data-from-chatgpt.html?ref=404media.co\"><span style=\"font-weight: 400;\">Blogbeitrag zur Studie<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">Dabei gab die KI als Antwort auf die st\u00e4ndige Aufforderung, das Wort \"Gedicht\" zu sagen, eine scheinbar echte E-Mail-Adresse und Telefonnummer preis. <\/span><\/p>\n<figure id=\"attachment_7996\" aria-describedby=\"caption-attachment-7996\" style=\"width: 653px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-7996\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem-1024x862.png\" alt=\"ChatGPT-Leck\" width=\"653\" height=\"550\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem-1024x862.png 1024w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem-300x253.png 300w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem-768x647.png 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem-370x312.png 370w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem-800x674.png 800w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem-20x17.png 20w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem-740x623.png 740w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem-57x48.png 57w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/chatgpt-extract_fig1poem.png 1166w\" sizes=\"auto, (max-width: 653px) 100vw, 653px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-7996\" class=\"wp-caption-text\">Ein Beispiel f\u00fcr ein ChatGPT-Datenleck. Quelle: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2311.17035.pdf\">Arxiv<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zus\u00e4tzlich wurde eine \u00e4hnliche Menge an Trainingsdaten gewonnen, indem das Modell aufgefordert wurde, das Wort \"Unternehmen\" st\u00e4ndig zu wiederholen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> Die Forscher bezeichnen ihren Ansatz als \"etwas albern\" und schreiben in ihrem Blogbeitrag: \"Wir finden es verr\u00fcckt, dass unser Angriff funktioniert und schon fr\u00fcher h\u00e4tte entdeckt werden sollen, ja m\u00fcssen.\"\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ihre Studie ergab, dass sie mit einer Investition von nur $200 in Abfragen mehr als 10.000 einzigartige, wortw\u00f6rtlich gespeicherte Trainingsbeispiele extrahieren konnten. Sie spekulierten, dass Angreifer mit einem gr\u00f6\u00dferen Budget m\u00f6glicherweise viel mehr Daten extrahieren k\u00f6nnten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> Das KI-Modell, das ChatGPT zugrunde liegt, wurde bekannterma\u00dfen auf Textdatenbanken aus dem Internet trainiert, die etwa 300 Milliarden W\u00f6rter oder 570 GB an Daten umfassen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Ergebnisse kommen zu einer Zeit, in der OpenAI mit mehreren Klagen wegen der Geheimhaltung der ChatGPT-Trainingsdaten konfrontiert ist, und zeigen im Wesentlichen eine zuverl\u00e4ssige Methode des \"Reverse Engineering\" des Systems, um zumindest einige Informationen aufzudecken, die auf eine Urheberrechtsverletzung hinweisen k\u00f6nnten.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> Unter den Klagen wirft eine vorgeschlagene Sammelklage OpenAI Folgendes vor <\/span><a href=\"https:\/\/www.businessinsider.com\/openai-chatgpt-generative-ai-stole-personal-data-lawsuit-children-medical-2023-6?r=US&amp;IR=T\"><span style=\"font-weight: 400;\">verdeckte Nutzung umfangreicher personenbezogener Daten<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">einschlie\u00dflich medizinischer Unterlagen und Informationen \u00fcber Kinder, f\u00fcr die Ausbildung ChatGPT.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Au\u00dferdem sind Autorengruppen <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/09\/george-r-r-martin-and-17-other-writers-file-lawsuit-against-openai\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">das KI-Unternehmen zu verklagen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">und behauptet, dass es ihre B\u00fccher ohne ihre Zustimmung f\u00fcr das Training des Chatbots verwendet hat.<\/span><\/p>\n<p>Doch selbst wenn ChatGPT umfassend nachgewiesen w\u00fcrde, dass es urheberrechtlich gesch\u00fctzte Informationen enth\u00e4lt, w\u00e4re dies nicht unbedingt ein Beweis f\u00fcr einen Versto\u00df.<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Wie die Studie funktionierte<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Studie wurde von einem Team von Forschern von Google DeepMind und verschiedenen Universit\u00e4ten durchgef\u00fchrt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Folgenden werden die f\u00fcnf wichtigsten Schritte der Studie zusammengefasst:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Sicherheitsl\u00fccke in ChatGPT<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Forscher entdeckten eine Methode, um mit einem einfachen Angriff mehrere Megabyte der ChatGPT-Trainingsdaten zu extrahieren, was etwa $200 kostet. Sie sch\u00e4tzten, dass mit mehr Investitionen etwa ein Gigabyte des Datensatzes extrahiert werden k\u00f6nnte. Der Angriff bestand darin, ChatGPT zu veranlassen, ein Wort unendlich oft zu wiederholen, was dazu f\u00fchrte, dass es Teile seiner Trainingsdaten wiederk\u00e4ute, darunter auch sensible Informationen wie echte E-Mail-Adressen und Telefonnummern.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Die Ergebnisse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Studie unterstreicht, wie wichtig es ist, KI-Modelle zu testen und zu \u00fcberpr\u00fcfen, insbesondere solche, die sich in der Produktion befinden und die Anpassungsprozesse durchlaufen haben, um Datenwiederholungen zu verhindern. Die Ergebnisse weisen auf eine latente Schwachstelle in Sprachmodellen hin und lassen vermuten, dass die bestehenden Testmethoden m\u00f6glicherweise nicht ausreichen, um solche Schwachstellen aufzudecken.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Patching vs. Behebung von Schwachstellen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Forscher unterscheiden zwischen dem Patchen eines Exploits und der Behebung der zugrunde liegenden Schwachstelle. W\u00e4hrend bestimmte Schwachstellen (wie der Angriff mit Wortwiederholungen) gepatcht werden k\u00f6nnen, liegt das tiefere Problem in der Tendenz des Modells, sich Trainingsdaten zu merken und diese weiterzugeben.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Methodik<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Das Team verwendete Internetdaten und Suffix-Array-Indexierung, um die Ausgabe von ChatGPT mit bereits vorhandenen Internetdaten abzugleichen. Mit dieser Methode konnten sie best\u00e4tigen, dass die von ChatGPT weitergegebenen Informationen tats\u00e4chlich Teil seiner Trainingsdaten waren. Ihr Ansatz demonstriert das Potenzial f\u00fcr eine umfassende Datenwiederherstellung von KI-Modellen unter bestimmten Bedingungen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>K\u00fcnftige Auswirkungen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Studie leistet einen Beitrag zur wachsenden Forschung \u00fcber die Sicherheit von KI-Modellen und die Belange des Datenschutzes. Die Ergebnisse werfen Fragen zu den Auswirkungen von Systemen des maschinellen Lernens auf die Sicherheit und den Datenschutz auf und fordern einen strengeren und ganzheitlicheren Ansatz f\u00fcr die Sicherheit und Pr\u00fcfung von KI.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Insgesamt bietet eine faszinierende Studie kritische Einblicke in die Schwachstellen von KI-Modellen wie ChatGPT und unterstreicht die Notwendigkeit kontinuierlicher Forschung und Entwicklung, um die Sicherheit und Integrit\u00e4t dieser Systeme zu gew\u00e4hrleisten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein kleiner Exkurs: Benutzer auf X fanden heraus, dass die wiederholte Aufforderung an ChatGPT, dasselbe Wort zu wiederholen, zu seltsamen Ergebnissen f\u00fchrte, z. B. dass das Modell sagte, es sei \"bewusst\" oder \"w\u00fctend\".<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Forscher von Google haben Berichten zufolge eine Methode aufgedeckt, um auf die Trainingsdaten von ChatGPT zuzugreifen. Die Forscher entdeckten, dass die Verwendung bestimmter Schl\u00fcsselw\u00f6rter ChatGPT dazu veranlassen kann, Teile seines Trainingsdatensatzes zu ver\u00f6ffentlichen.  Ein bemerkenswerter Fall, der in einem Blogpost zur Studie geteilt wurde, beinhaltete, dass die KI als Reaktion auf eine kontinuierliche Aufforderung mit dem Wort \"Gedicht\" etwas preisgab, das eine tats\u00e4chliche E-Mail-Adresse und Telefonnummer zu sein schien. Au\u00dferdem wurde eine \u00e4hnliche Menge an Trainingsdaten gewonnen, indem das Modell aufgefordert wurde, das Wort \"Unternehmen\" st\u00e4ndig zu wiederholen. 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