Protégez-vous lors de l’utilisation de l’IA générative en composant des requêtes qui intègrent des techniques de mise en vedette et qui répriment les attaques malveillantes par injection de requêtes sournoises.
Dans cet article, je vais aborder les stratégies et tactiques d’ingénierie des requêtes qui vous aideront à tirer le meilleur parti des applications d’IA générative telles que ChatGPT, GPT-4, Bard, Gemini, Claude, etc. L’accent sera mis sur les récents dispositifs de protection des requêtes et les techniques de mise en vedette des requêtes, ainsi que sur leur impact sur vos stratégies et approches conventionnelles en matière d’ingénierie des requêtes. Je partagerai avec vous les détails et exemples pour vous permettre d’adapter immédiatement vos compétences en matière d’ingénierie des requêtes pour tenir compte de ces nouvelles avancées.
Pour commencer, je vais expliquer les fondements de l’émergence de ces dispositifs de protection des requêtes. Ensuite, je vais présenter les études clés qui sous-tendent leur conception et leur mise en œuvre. Enfin, je vais décrire comment ces dispositifs vont impacter votre utilisation quotidienne de l’IA générative et ce que vous devez ajuster dans vos compétences traditionnelles en matière d’ingénierie des requêtes. En conclusion, je fournirai quelques exemples pour illustrer ces éléments cruciaux.
La plupart des utilisateurs d’IA générative sont relativement satisfaits d’utiliser les capacités pratiques de ces systèmes telles que les concepteurs les ont prévues. Vous saisissez une requête qui peut contenir une question ou un problème que vous voulez résoudre, et l’IA générative y répond en conséquence. Ou peut-être demandez-vous à produire un essai, et voilà, vous avez un essai utile entre les mains. Tout cela est simple et efficace.
Cependant, certaines personnes cherchent à contrarier le système ou à le pousser à sortir de sa norme. J’ai déjà parlé en détail des différentes manières dont les gens font ces manœuvres, que j’ai qualifiées de manière positive en utilisant une requête d’évitement. Je tiens à souligner que ces actions ne sont pas nécessairement malveillantes. Parfois, l’utilisation d’une requête d’évitement a un objectif sérieux et valable, comme tenter de détecter ou de surmonter un biais inhérent dans l’IA générative.
Il y a aussi de bonnes raisons de tenter de contrarier une application d’IA générative, comme mettre en évidence les failles de sécurité qui pourraient autrement ne pas être connues de l’éditeur de l’IA. L’idée est que si vous parvenez à trouver une faille de sécurité, il est fort probable que des pirates malveillants pourront en faire autant. Ceux qui font cela cherchent à alerter l’éditeur de l’IA sur le problème, et un modeste paiement ou une prime pour la découverte d’un bogue peut leur être accordé.
Cependant, il existe des pirates, des attaquants, des malfaiteurs et des malveillants qui aiment prendre pour cible les applications d’IA générative. Une raison est simplement de pouvoir se vanter de l’exploit. Regardez-moi, ils s’exclament, j’ai piraté cette application de l’IA générative préférée, je suis le meilleur. Ils pourraient également trouver un moyen de tirer profit de leurs actions malveillantes. Grâce à l’IA générative et à sa capacité à se connecter à des systèmes externes, il est possible de trouver une faille pour lancer des virus informatiques ou même se connecter à un compte bancaire et retirer des fonds.
Là où il y a une volonté, il y a un chemin.
Je vais me concentrer ici sur les cas d’intention de perturber ou de commettre des actes malveillants dans l’IA générative. En fin de compte, je parlerai un peu de l’autre côté de la médaille, le côté positif. Assurez-vous de bien vous préparer, car l’accent sera principalement mis sur les mauvaises actions faites pour de mauvaises raisons. C’est un fait de nos jours.
Vous pourriez penser que cela ne s’applique pas à vous parce que vous gardez le cap et êtes toujours carré et droit lorsque vous utilisez l’IA générative. Vous n’auriez même pas l’idée de tenter quelque chose d’extraordinaire. L’utilisation de l’IA générative vous semble entièrement évidente et transparente. Il suffit d’entrer une requête raisonnable et, espérons-le, d’obtenir une réponse raisonnable. Point final.
Eh bien, j’ai une nouvelle indéniablement dérangeante pour vous. Même si vous essayez d’être irréprochable, vous pourriez éventuellement faire une action dans l’IA générative qui mettrait votre session en danger. Vous n’aviez pas l’intention de le faire. Vous y avez été entraîné. Non seulement vous pourriez être en difficulté avec l’éditeur de l’IA, mais pire encore, vos actions pourraient permettre le lancement d’un virus informatique à partir de votre compte, et les autorités pourraient remonter à vous son origine. Ou, encore pire, vous pourriez accidentellement permettre à une tierce partie d’accéder à votre banque et de soutirer vos précieux et limités fonds.
Tout cela peut arriver en ne sachant pas ce qu’il faut surveiller. Je vise à vous armer du contexte nécessaire pour être sur vos gardes. Un peu de connaissance peut souvent faire une grande différence.
Les sujets sur lesquels je vais me pencher ensuite concernent les moyens de protéger votre utilisation de l’IA générative par la composition de requêtes pour éviter toute injection malveillante. Nous explorerons les différentes techniques de mise en vedette des requêtes et examinerons comment elles influencent votre utilisation de l’IA générative au quotidien. En fin de compte, je vous fournirai des exemples détaillés pour illustrer ces questions cruciales.
En conclusion, n’oubliez pas que vous devez constamment être attentif et informé lorsque vous utilisez l’IA générative. Préparez-vous à être confronté à différents scénarios et soyez prêt à utiliser des techniques de requêtes spécifiques pour vous protéger contre les attaques malveillantes. Gardez à l’esprit que la sécurité de votre session d’IA dépend en grande partie de la qualité de vos requêtes. Soyez perspicace et vigilant pour éviter les pièges potentiels.