Генеративный искусственный интеллект (ИИ) стремительно внедряется в различные профессиональные сферы, включая академическую медицину. В последние годы широта применения таких технологий в медицинских центрах множится, однако вместе с этим возрастают и риски нарушения авторских прав и утечки конфиденциальной информации. В данной области особенно важно тщательно сбалансировать инновационные возможности и правовые ограничения, чтобы не только повысить эффективность научных и операционных процессов, но и обеспечить защиту интеллектуальной собственности и персональных данных пациентов. Один из наиболее значимых примеров целенаправленного тестирования генеративного ИИ с фокусом на вопросы авторского права был проведён в Dana-Farber Cancer Institute, где был внедрен внутренний инструмент GPT4DFCI, построенный на моделях OpenAI. Этот инструмент одобрен к использованию в исследовательской и операционной деятельности института.
Несмотря на высокую популярность и широкое внедрение GPT4DFCI, стало очевидно, что в связи с миссией учреждения и требованиями к соблюдению интеллектуальной собственности необходим ряд мероприятий по проверке соответствия всех юридических аспектов. В ноябре 2024 года там была организована масштабная структурированная красная командная игра, целью которой было выявление уязвимостей ИИ в области соблюдения авторских прав. В этом мероприятии приняли участие 42 эксперта из сферы академии, промышленности и государственных структур. Красные команды сосредоточились на попытках извлечения защищённого авторским правом контента, включая литературные произведения, новостные статьи, научные публикации и доступные исключительно по разрешению клинические заметки. Результаты оказались весьма показательными.
Было успешно извлечено дословное содержание посвящений из книг и почти точные фрагменты текстов, что свидетельствует о том, что модель, вероятно, содержит в тренировочных данных подобный материал. При этом технические приемы обхода защит, так называемые jailbreak-методы, не позволили вытащить новостные тексты, что указывает на наличие более строгих механизмов защиты в этой категории. В то же время попытки воспроизведения научных статей в основном ограничивались общими резюме и поверхностными обобщениями, что свидетельствует о частичной, но не полной защите такого рода информации. Клинические заметки, содержащие конфиденциальные персональные данные пациентов, прошли наиболее строжайшие проверки и продемонстрировали правильную работу механизмов сохранения приватности. Эти наблюдения выявили целый ряд механизмов, направленных на защиту интеллектуальной собственности и частной информации, однако также обозначили и критические уязвимости.
Факт того, что модели могут воспроизводить конкретные защищённые авторским правом литературные фрагменты, вызывает необходимость внедрения дополнительной фильтрации и контроля во время генерации ответов. В ответ на результаты мероприятия в системе GPT4DFCI был внедрен специальный мета-промпт, направленный на предотвращение воспроизведения защищённого текста, и с января 2025 года он успешно функционирует в продукционной среде. Данная практика подчеркивает важность систематического подхода к тестированию генеративного ИИ на предмет соблюдения авторских прав. В академической медицине, где интеллектуальная собственность и конфиденциальность крайне ценны, такие red teaming упражнения становятся неотъемлемой частью стратегии управления рисками. Они позволяют выявлять неочевидные пробелы в настройках и обеспечивать соответствие законодательным требованиям, что защищает как организацию, так и конечных пользователей.
Помимо защиты авторских прав, эти мероприятия дают возможность проверять и прочие аспекты этического использования ИИ, включая предотвращение утечек чувствительной информации, обеспечение прозрачности в работе моделей и сохранение доверия пациентов и исследователей. В современном мире, где технологии ИИ развиваются стремительными темпами, такие меры становятся залогом устойчивого и безопасного внедрения инноваций. Для организаций, желающих использовать генеративные ИИ инструменты в медицинской сфере, крайне важно построить постоянный цикл тестирования и мониторинга. Это включает развертывание систем красного тестирования не только перед запуском продукта, но и на постоянной основе, чтобы оперативно реагировать на появляющиеся угрозы и изменяющиеся законодательные рамки. Совместная работа специалистов по безопасности, юристов, медиков и инженеров позволяет создавать продукты, отвечающие высоким стандартам качества и соответствия нормам.
Таким образом, опыт проведения красных командных упражнений в Dana-Farber Cancer Institute служит наглядным примером успешной интеграции инновационных методов оценки рискованности ИИ в области авторского права и безопасности данных. Он демонстрирует, как можно выявлять и устранять уязвимости, обеспечивая баланс между свободой использования ИИ и обязанностью соблюдать права и интересы всех участников процесса. Будущее генеративного искусственного интеллекта в академической медицине напрямую связано с развитием подобных практик и созданием комплексных стандартов, которые помогут колоссальным образом повысить ответственность и этичность технологий. Создание прозрачных, гибких и эффективных систем контроля будет способствовать не только технологическому прогрессу, но и укреплению доверия к ИИ среди специалистов и пациентов. Кроме того, важным аспектом остается постоянное обновление обучающих данных и алгоритмов с учётом изменяющегося законодательства и требований общества.
Автоматизация процессов выявления защищённого контента, разработка специальных фильтров и адаптивных стратегий реакции на угрозы – все эти направления становятся частью новой парадигмы безопасного ИИ. В конечном итоге, интеграция красного командного тестирования в операционные процессы учреждений, применяющих генеративный ИИ, позволяет не только минимизировать юридические риски, но и повысить качество результата, обеспечивая более корректное и этичное использование передовых технологий в медицине. Ключевым фактором успеха является междисциплинарное взаимодействие и осознанный подход к внедрению инноваций, базирующийся на тщательном анализе рисков и соблюдении правовых норм. Таким образом, красный командный подход становится важным инструментом защиты интеллектуальной собственности и конфиденциальности пациентов, а также способствует развитию доверия и безопасности в области применения генеративного искусственного интеллекта в академической медицине.
