Les techniques de spotlighting et de shielding sont essentielles pour se protéger contre les tentatives malveillantes d’injection de prompts lors de l’utilisation de l’IA générative. Ces techniques aident à détecter les attaques et à prévenir les comportements indésirables que les utilisateurs pourraient introduire intentionnellement ou accidentellement dans les séances avec des modèles LLM (Large Language Models) comme ChatGPT.
Les recherches récentes de Microsoft ont mis en lumière l’importance de ces techniques pour prévenir les attaques sournoises, telles que les instructions malveillantes insérées dans des documents externes ou des phrases qui visent à contourner les règles de sécurité du modèle. Les approches de spotlighting consistent à délimiter, à marquer ou à encoder le texte pour rendre sa provenance et sa fiabilité plus claires pour le modèle. Cela permet de signaler en toute transparence ce qui est approuvé et de prévenir les erreurs d’interprétation potentielle.
En pratiquant ces techniques avec des exemples concrets et en expérimentant leur utilisation dans des situations réelles, les utilisateurs peuvent augmenter leur capacité à éviter les pièges et à maintenir l’intégrité de leurs interactions avec les modèles LLM. Cela nécessite une sensibilisation constante et une vigilance accrue quant aux manipulations potentielles du texte entrant, afin de s’assurer que les instructions données au modèle sont correctement interprétées.
La pertinence et l’efficacité de ces techniques dépendent de la clarté et de la précision des promptings, ainsi que de la capacité des utilisateurs à anticiper et à contrer les éventuelles tentatives de détournement. En développant une expertise dans le domaine du prompt engineering et en adoptant des stratégies proactives comme le spotlighting et le shielding, les utilisateurs peuvent se protéger contre les risques potentiels et optimiser leur expérience avec l’IA générative.