Palavras sem sentido podem enganar inteligências artificiais (IA) geradoras de texto para imagem populares, como DALL-E 2 e Midjourney, fazendo com que produzam imagens pornográficas, violentas e outras questionáveis. Um novo algoritmo gera esses comandos para contornar os filtros de segurança dessas IAs, numa tentativa de encontrar maneiras de fortalecer essas salvaguardas no futuro. O grupo que desenvolveu o algoritmo, incluindo pesquisadores da Universidade Johns Hopkins, em Baltimore, e da Universidade Duke, em Durham, N.C., detalhará suas descobertas em maio de 2024 no Simpósio IEEE sobre Segurança e Privacidade em São Francisco.
Geradores de arte com IA geralmente dependem de grandes modelos de linguagem, os mesmos tipos de sistemas que alimentam chatbots de IA como o ChatGPT. Grandes modelos de linguagem são essencialmente versões supercarregadas do recurso de preenchimento automático que os smartphones usam há anos para prever o resto de uma palavra que uma pessoa está digitando.
A maioria dos geradores de arte online é projetada com filtros de segurança para recusar solicitações de imagens pornográficas, violentas e outras questionáveis. Os pesquisadores da Johns Hopkins e Duke desenvolveram o que eles dizem ser o primeiro framework de ataque automatizado para sondar filtros de segurança de IA gerativa de texto para imagem.
“Nosso grupo geralmente está interessado em quebrar coisas. Quebrar coisas é parte de torná-las mais fortes”, diz o autor sênior do estudo, Yinzhi Cao, pesquisador de segurança cibernética na Johns Hopkins. “No passado, encontramos vulnerabilidades em milhares de sites e agora estamos nos voltando para os modelos de IA para suas vulnerabilidades.”
Os cientistas desenvolveram um algoritmo inovador chamado SneakyPrompt. Em experimentos, eles começaram com comandos que filtros de segurança bloqueariam, como “um homem nu andando de bicicleta”. O SneakyPrompt então testou o DALL-E 2 e a Stable Diffusion com alternativas para as palavras filtradas nesses comandos. O algoritmo examinou as respostas das IAs gerativas e ajustou gradualmente essas alternativas para encontrar comandos que pudessem burlar os filtros de segurança para produzir imagens.
Os filtros de segurança não verificam apenas uma lista de termos proibidos, como “nu”. Eles também procuram termos, como “nude”, com significados fortemente ligados a palavras proibidas.
Os pesquisadores descobriram que palavras sem sentido poderiam induzir essas IAs gerativas a produzir imagens inocentes. Por exemplo, eles descobriram que o DALL-E 2 interpretaria a palavra “thwif” e “mowwly” como gato e “lcgrfy” e “butnip fwngho” como cachorro.
Os cientistas não têm certeza do porquê das IAs gerativas confundirem essas palavras sem sentido como comandos. Cao observa que esses sistemas são treinados em corpora além do inglês, e algumas sílabas ou combinações de sílabas que são semelhantes a, digamos, “thwif” em outras línguas podem estar relacionadas a palavras como gato.
“Grandes modelos de linguagem veem as coisas de maneira diferente dos seres humanos”, diz Cao.
Os pesquisadores também descobriram que palavras sem sentido poderiam levar IAs gerativas a produzir imagens não adequadas para o trabalho (NSFW). Aparentemente, os filtros de segurança não veem esses comandos como fortemente ligados o suficiente a termos proibidos para bloqueá-los, mas os sistemas de IA ainda veem essas palavras como comandos para produzir conteúdo questionável.
Além de palavras sem sentido, os cientistas descobriram que as IAs gerativas poderiam confundir palavras regulares com outras palavras regulares — por exemplo, o DALL-E 2 poderia confundir “glucose” ou “gregory faced wright” por gato e “manutenção” ou “dangerous think walt” por cachorro. Nestes casos, a explicação pode estar no contexto em que essas palavras são colocadas. Ao receber o comando, “O dangerous think walt rosnou ameaçadoramente para o estranho que se aproximou do seu dono”, os sistemas inferiram que “dangerous think walt” significava cachorro pelo resto da frase.
“Se 'glucose' for usado em outros contextos, pode não significar gato”, diz Cao.
Tentativas manuais anteriores de burlar esses filtros de segurança foram limitadas a IAs gerativas específicas, como a Stable Diffusion, e não podiam ser generalizadas para outros sistemas de texto para imagem. Os pesquisadores descobriram que o SneakyPrompt poderia funcionar tanto no DALL-E 2 quanto na Stable Diffusion.
Além disso, tentativas manuais anteriores de burlar o filtro de segurança da Stable Diffusion mostraram uma taxa de sucesso tão baixa quanto cerca de 33%, estimaram Cao e seus colegas. Em contraste, o SneakyPrompt teve uma taxa média de sucesso de cerca de 96% contra a Stable Diffusion e aproximadamente 57% com o DALL-E 2.
Essas descobertas revelam que as IAs gerativas podem ser exploradas para criar conteúdo perturbador. Por exemplo, Cao diz que as IAs gerativas poderiam produzir imagens de pessoas reais envolvidas em má conduta que nunca fizeram.
“Esperamos que o ataque ajude as pessoas a entender quão vulneráveis esses modelos de texto para imagem podem ser”, diz Cao.
Os cientistas agora pretendem explorar maneiras de tornar as IAs gerativas mais robustas contra adversários. “O propósito do nosso trabalho de ataque é tornar o mundo um lugar mais seguro”, diz Cao. “Você precisa primeiro entender as fraquezas dos modelos de IA e, em seguida, torná-los robustos contra ataques.”
