⚠️ Kritisches Problem: Strukturierte Ausgabefelder von OpenAI können überschrieben werden

⚠️ Kritisches Problem: Strukturierte Ausgabefelder von OpenAI können überschrieben werden 🚨

In den Modellen von OpenAI sollen strukturierte Ausgabefelder das Format und den Inhalt der Antworten steuern. Allerdings werden die Beschreibungen dieser Felder lediglich als Teil des Kontexts der Eingabe behandelt. Das bedeutet: Wenn man den Feldnamen kennt, kann man dessen Bedeutung im Prompt neu definieren.

🔴 Dieses Verhalten ist nicht beabsichtigt und kann zu Problemen führen, wie zum Beispiel:

1️⃣ Manipulation der Ausgaben: Eine Umdefinition des Zwecks eines Feldes kann die strukturierte Ausgabe verändern und zu inkonsistenten oder irreführenden Ergebnissen führen.
2️⃣ Umgehung von Sicherheitsvorkehrungen: Systeme, die sich auf diese Felder zur Verarbeitung bestimmter Informationen verlassen, könnten getäuscht werden – mit potenziell unerwünschten Konsequenzen.
3️⃣ Untergrabung der Zuverlässigkeit: Auch wenn das zugrundeliegende Datenmodell intakt bleibt, kann die Interpretation strukturierter Ausgaben manipuliert werden, was insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen problematisch ist.

Es ist wichtig, dieses Verhalten als potenzielles Missbrauchsszenario zu erkennen. Entwickler und Organisationen, die mit KI arbeiten, sollten proaktiv Maßnahmen ergreifen, um solches Verhalten zu unterbinden:

✅ Empfehlungen zur Risikominimierung

  • Strikte Prompt-Validierung: Prompts sollten sorgfältig validiert werden, um eine missbräuchliche Nutzung strukturierter Felder zu verhindern.
  • Zusätzliche Schutzmechanismen: Mechanismen einführen, die die unautorisierte Neudefinition von Feldern erkennen und blockieren können.
  • Governance für KI-Systeme: Richtlinien etablieren, die die Integrität und Zuverlässigkeit bei der Verarbeitung strukturierter Daten gewährleisten.

💡 Dieses Problem unterstreicht die Notwendigkeit, bei der Entwicklung von KI-Systemen wachsam zu sein. Nur so lässt sich sicherstellen, dass sich Systeme wie erwartet verhalten und nicht manipulierbar sind. Das Verständnis dieser Risiken ist entscheidend, um Vertrauen und Sicherheit in KI-gestützten Lösungen zu gewährleisten.