Large Language Models erschließen natürliche Sprache auf eine assoziative und statistische Art und erlangen damit Fähigkeiten, die bisher menschlicher Intelligenz vorbehalten waren. Dies macht sie aber auch gleichzeitig unzuverlässig und verletzbar gegenüber Angriffen in natürlicher Sprache, z.B. Prompt Injections. Besonders kritisch ist es, wenn LLM-basierte Anwendungen, beispielsweise Chatbots, direkt mit Nutzern interagieren oder Entscheidungen treffen. Sprachmodelle können auch unabhängig von Angriffen und Manipulationen unkalkulierbares Fehlverhalten zeigen.

Je nach Anwendung können sie damit gravierende Schäden verursachen. Dies ist weder durch explizite Systeminstruktionen noch durch Zugriffsrechte oder durch die Einschränkung des Wissensraumes mittels RAG zu verhindern. Das Kernproblem: Sprachmodelle folgen ihren Instruktionen nicht zuverlässig.

Deshalb ist es für einen produktiven Einsatz von LLM-Anwendungen dringend notwendig, diese gegen Cyberangriffe und Manipulationen zu schützen und zu monitoren, ob das eingesetzte Sprachmodell seinen Instruktionen folgt.

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