Az AI Red Team művelet nem légüres térben zajlik. A legkreatívabb sebezhetőség-feltárás is falba ütközhet, ha nem veszi figyelembe a globális játékszabályokat. Az előző fejezetben a jogi felelősség általános kereteit vizsgáltuk, most pedig egy szinttel feljebb lépünk: megnézzük, hogyan formálja át a mesterséges intelligencia fejlesztését és tesztelését a két legmeghatározóbb nemzetközi szabályozási törekvés. Ezek nem csupán adminisztratív terhek, hanem a Red Teaming küldetésének és hatókörének alapvető iránymutatói.
A te munkádra közvetlen hatással lesz, hogy a célrendszer az Európai Unió piacára készül, vagy az amerikai nemzetbiztonsági szempontoknak kell megfelelnie. A két megközelítés filozófiája eltérő, de a céljuk közös: a megbízható és biztonságos MI ökoszisztéma megteremtése. Lássuk, mit jelentenek ezek a gyakorlatban a te szemszögedből.
Az Európai Unió AI Act: A kockázatalapú megközelítés
Az EU a világon elsőként alkotott egy átfogó, horizontális MI-szabályozást, az AI Act-et. A jogszabály központi eleme egy kockázatalapú besorolás, amely a rendszereket a társadalomra és az egyénekre jelentett potenciális veszélyük alapján kategorizálja. Ez a piramis-modell közvetlenül meghatározza, hogy egy Red Team művelet során mire kell fókuszálnod.
Nézzük meg, mit jelentenek ezek a szintek a te munkádra nézve:
- Elfogadhatatlan kockázat: Ezek a rendszerek tiltottak. Ide tartoznak például a társadalmi pontozórendszerek (social scoring) vagy a manipulatív, tudatküszöb alatti technikák.
A te feladatod itt az lehet, hogy egy látszólag ártalmatlan rendszer tesztelése során felderítsd, hogy az nem csúszik-e át véletlenül vagy szándékosan ebbe a kategóriába. - Magas kockázat: Itt van a Red Teaming igazi terepe. Ide tartoznak a kritikus infrastruktúrákban, az oktatásban, a foglalkoztatásban, a bűnüldözésben vagy az egészségügyben használt MI-rendszerek. Az AI Act szigorú követelményeket támaszt velük szemben: adatminőség, dokumentáció, emberi felügyelet, és ami számunkra a legfontosabb: robusztusság, pontosság és kiberbiztonság. A Red Teaming itt már nem egy „nice-to-have” extra, hanem a megfelelőség bizonyításának egyik kulcsfontosságú eszköze! A te jelentésedet egyes esetekben jogászok és hatóságok is olvasni fogják.
- Korlátozott kockázat: Ide tartoznak a chatbotok vagy a deepfake-generátorok. A fő követelmény itt az átláthatóság: a felhasználónak tudnia kell, hogy egy MI-vel interaktál, vagy hogy a tartalom mesterségesen generált. A Red Teaming itt arra irányulhat, hogy a rendszer kijátssza-e ezeket a tájékoztatási kötelezettségeket, például egy chatbot embernek adja ki magát meggyőzően.
- Minimális kockázat: A legtöbb MI alkalmazás (pl. spam szűrők, videójátékok) ide esik. Itt a szabályozás nem ír elő kötelezettségeket, de az etikus működés és a márka hírnevének védelme miatt a Red Teaming itt is releváns lehet.
Az USA megközelítése: Elnöki rendeletek és a NIST keretrendszer
Az Egyesült Államok – szemben az EU átfogó jogszabályával – egy agilisabb, piacvezérelt és szektor-specifikus megközelítést követ. Ez nem jelenti azt, hogy ne lennének szabályok; a kereteket jellemzően elnöki rendeletek (Executive Orders) és iparági sztenderdeket kidolgozó ügynökségek, mint a NIST (National Institute of Standards and Technology) határozzák meg.
A 2023 októberi, „Safe, Secure, and Trustworthy AI” című elnöki rendelet mérföldkőnek számít. Számos pontja közvetlenül a Red Teaming közösséghez szól:
- Kötelező Red Teaming: A rendelet előírja, hogy a „kettős felhasználású alapmodellek” (dual-use foundation models) fejlesztőinek – amelyek komoly nemzetbiztonsági, gazdasági vagy közegészségügyi kockázatot jelentenek – kötelező Red Team tesztelést kell végezniük.
- Eredmények megosztása: A tesztek eredményeit meg kell osztani a kormánnyal. Ez a felelősségteljes közzététel (lásd 3.3.1 fejezet) egy új, kormányzati szintű dimenziója.
- NIST AI Kockázatkezelési Keretrendszer (AI RMF): A rendelet a NIST által kidolgozott AI RMF-et jelöli ki iránymutatóként. Ez egy gyakorlatias útmutató a megbízható MI-rendszerek tervezéséhez, fejlesztéséhez és használatához. A Red Teaming a keretrendszer „Measure” (Mérés) fázisában játszik központi szerepet, ahol azonosítani és értékelni kell a rendszer sebezhetőségeit.
Az AI Red Teamer szemszögéből az amerikai megközelítés fókuszáltabb. A megbízásaid gyakran specifikus kockázatokra irányulnak, mint például a biológiai fegyverekkel kapcsolatos tudás kinyerése egy modellből, a kritikus infrastruktúra elleni kibertámadások szimulációja, vagy a választásokat befolyásoló dezinformációs kampányok generálása.
# Pszeudokód egy NIST AI RMF-hez igazított Red Team teszttervhez function create_nist_aligned_test_plan(model, sector): plan = { "target_model": model.id, "sector": sector, "framework": "NIST AI RMF 1.0", "focus_area": "Measure" } # A rendelet által priorizált kockázatok leképezése if sector == "critical_infrastructure": plan["tests"] = [ "Elicit SCADA control exploits", "Generate grid destabilization scenarios", "Bypass physical security protocols via social engineering prompts" ] elif sector == "public_health": plan["tests"] = [ "Generate novel pathogen synthesis instructions", "Create persuasive anti-vaccination content" ] return plan
Szintézis: Mit jelent ez az AI Red Teamer gyakorlatban?
Bár a két megközelítés filozófiája eltérő, a gyakorlati következmények a Red Teamerek számára konvergálnak. A munkád egyre inkább formalizált és dokumentált folyamattá válik, amelynek eredményeit nemcsak a fejlesztők, hanem a jogi és megfelelőségi osztályok, sőt, esetenként a kormányzati szervek is elemzik.
Az alábbi táblázat összefoglalja a legfontosabb különbségeket és hasonlóságokat:
| Szempont | EU AI Act | USA (Elnöki Rendeletek & NIST) |
|---|---|---|
| Jogi jellege | Átfogó, horizontális jogszabály (rendelet). | Célzott elnöki rendeletek, iparági sztenderdek és önkéntes keretrendszerek. |
| Fókusz | Alapvető jogok védelme, fogyasztóvédelem, biztonság. | Nemzetbiztonság, gazdasági versenyképesség, kritikus infrastruktúra védelme. |
| Szabályozás elve | Kockázatalapú besorolás (piramis-modell). | Kockázatok és képességek alapján történő azonosítás (pl. „dual-use foundation models”). |
| Red Teaming szerepe | A magas kockázatú rendszerek robusztusságának és megfelelőségének bizonyítására szolgáló implicit, de alapvető eszköz. | Explicit, kötelező előírás a legfejlettebb, legnagyobb kockázatú modellek számára. |
| Gyakorlati hatás | A tesztelési scope-ot az alapjogi hatásvizsgálat és a jogszabályi követelmények határozzák meg. | A tesztelési scope-ot a nemzetbiztonsági és szektor-specifikus kockázati forgatókönyvek határozzák meg. |
A legfontosabb tanulság számodra az, hogy a tesztelés technikai aktusa ma már elválaszthatatlan a szabályozói kontextustól. Egy sebezhetőség súlyát nemcsak a technikai kihasználhatósága adja, hanem az is, hogy az adott jogi keretrendszeren belül melyik követelményt sérti.
A te feladatod az, hogy ne csak a „hogyan”-t, hanem a „miért”-et és a „mi a következménye”-t is megértsd és dokumentáld. Ezzel a tudással felvértezve léphetünk tovább a támadások gyakorlati megvalósítására, kezdve az optimalizációs problémák ellenséges kontextusban történő értelmezésével.