PL-Guard. Cyfrowy strażnik polskiej AI

Sztuczna inteligencja ułatwia nasze życie i pracę. Ale czy chcemy, żeby pomagała również w popełnianiu przestępstw? Żeby odpowiadała na pytania, jak skonstruować broń, ośmieszyć kogoś czy nakłonić do zrobienia sobie krzywdy? Czy możliwości, jakie daje AI powinny podlegać ograniczeniom? A jeśli tak, to jakim?  

Wyzwanie podjęli eksperci z NASK. I wprowadzili do gry PL-Guard – polski zestaw danych testowych, stworzony po to, by ocenić, czy modele językowe radzą sobie z wykrywaniem niebezpiecznych treści po polsku. 

– Jednym z największych wyzwań współczesnego AI jest luka językowa. Chodzi o to, że większość systemów bezpieczeństwa AI jest projektowana głównie dla języka angielskiego. To oznacza, że użytkownicy mówiący w innych językach mogą być mniej chronieni. Co za tym idzie ten sam model AI może być bezpieczny w języku angielskim, ale generować niebezpieczne treści w innych językach – zauważa Wojciech Kusa, kierownik Zakładu Inżynierii Lingwistycznej i Analizy Tekstu działającego w strukturach Ośrodka Badań nad Bezpieczeństwem Sztucznej Inteligencji NASK. 

I tu rodzi się pytanie – co z polszczyzną, z jej skomplikowaną gramatyką, niuansami i kulturowym lub nawet lokalnym kontekstem?  

Odpowiedzią jest nowy model – HerBERT-PL-Guard. System powstał w ramach projektu NASK. Oparty jest na popularnej architekturze BERT, ale wyspecjalizowany w naszym języku. W testach odporności osiągnął najwyższe wyniki odporności na ataki adwersaryjne, czyli próbki celowo zmodyfikowane w taki sposób, by zmylić model. Badania udowodniły, że modele BERT wypadają w testach lepiej niż większe systemy. Pokazuje to, że w świecie AI nie zawsze „więcej znaczy lepiej”.  

– Wykazaliśmy, że dostrojony model HerBERT, stworzony specjalnie dla języka polskiego, przewyższał w zadaniach bezpieczeństwa znacznie większe i bardziej rozbudowane modele uniwersalne – mówi Aleksandra Krasnodębska, specjalistka NLP i członkini zespołu badawczego pracującego nad PL-Guard bezpieczeństwem dużych modeli językowych. 

HerBERT-PL-Guard nie tylko rozumie polski, ale też wyłapuje subtelne zmiany, którymi niektórzy próbują oszukać system – jak np. zamiana liter w słowach czy subtelne przekształcenia składni, mające na celu obejście filtrów bezpieczeństwa. 

Czym właściwie jest model typu Guard?

Można go porównać do cyfrowego strażnika. Taki model działa jako filtr – analizuje to, co „mówi” duży model językowy i sprawdza, czy przypadkiem nie pojawiło się coś niewłaściwego. Mowa nienawiści? Blokada. Dezinformacja? Również blokada. Treści niestosowne czy niebezpieczne? Guard stoi na straży wszystkich nieodpowiednich informacji. Odgrywa kluczową rolę w zapewnianiu bezpieczeństwa, zgodności z zasadami etycznymi oraz kontroli jakości generowanych odpowiedzi. 

Po co nam to wszystko?

Bo AI ma coraz większy wpływ na nasze życie. Pomaga pisać, wyszukiwać, odpowiadać, zdobywać wiedzę, ulepszać to, co robimy. Ale jeśli sztuczna inteligencja nie przestrzega zasad etycznych i przepisów prawa – może też szkodzić. Właśnie dlatego tak bardzo potrzebne są modele typu Guard.  

Badania NASK pokazują, że lokalne rozwiązania mają sens. Modele trenowane z myślą o konkretnym języku i kulturze są po prostu skuteczniejsze. A to bardzo ważne, jeśli chcemy, by AI wspierała nas w codziennym życiu – bez przekraczania granic. 

Bezpieczna AI? Tak, po polsku!

Model HerBERT-PL-Guard i zestaw danych PL-Guard to konkretne narzędzia, które pomagają tworzyć bardziej odpowiedzialne systemy sztucznej inteligencji – i to w naszym języku. Dzięki nim AI może lepiej rozumieć, co wypada, a czego nie, co jest żartem, a co już mową nienawiści. I co może być informacją, którą ktoś wykorzysta w sposób niebezpieczny. 

To dobra wiadomość dla wszystkich, którzy chcą korzystać z AI z głową. Bo w tej grze nie chodzi tylko o technologię – chodzi też o zaufanie. 

I właśnie dlatego polska AI potrzebuje własnych Guardów.