Seguridad del código y datos: solución de ia sin conexión

La inteligencia artificial ha experimentado un notable avance recientemente, marcado por la aparición de plataformas como ChatGPT de OpenAI, Google Bard y otros. No es sorprendente que estas plataformas hayan ganado una atención significativa, cautivando a miles de millones de usuarios en todo el entorno. Según una encuesta patrocinada por GitHub en 2023, se descubrió que el 92% de los desarrolladores ya utilizan herramientas de codificación.

La IA ayuda a los desarrolladores automatizando tareas, mejorando la calidad del código mediante la detección de errores y optimización, mejorando la colaboración y brindando experiencias de desarrollo personalizadas. Si bien podemos decir que la IA facilita nuestra vida como desarrolladores, también debemos considerar los problemas de seguridad de datos y código con estos modelos basados en la nube.

Preocupaciones de seguridad de código y datos con respecto a los modelos basados en la nube

ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es un ejemplo de un modelo basado en la nube. En lugar de ejecutarse en la computadora de un individuo, ChatGPT opera en servidores potentes alojados en la nube. Los usuarios interactúan con el modelo a través de la API de ChatGPT a través de Internet. Cuando un usuario envía una solicitud o consulta, se transmite a los servidores en la nube donde el modelo procesa la entrada, genera una respuesta y la envía de vuelta al usuario.

Desafortunadamente, el uso de modelos basados en la nube como ChatGPT pone en peligro la privacidad de sus datos y código como desarrollador.

Según la política de privacidad de OpenAI, los datos recopilados incluyen una larga lista, pero estas dos son nuestras mayores preocupaciones en este artículo:

• Datos de uso: esto incluye cómo utiliza y participa con el servicio. Su versión de software, información de conexión, etc.
• Contenido del usuario: cada conversación que tenga con ChatGPT es almacenada por OpenAI.

OpenAI afirma que ChatGPT también se entrena utilizando datos que recibe, incluido código potencialmente sensible, datos confidenciales de su empresa o propiedad intelectual que desea mantener privada. Existe la posibilidad de que ChatGPT pueda compartir dicha información con proveedores, entidades legales, etc., a menos que los usuarios opten por no compartir información personal. Pero, ¿cómo define 'personal'? ¿Es un riesgo que vale la pena correr?

En una ocurrencia reciente, tres empleados de Samsung filtraron datos sensibles a ChatGPT. Considere las repercusiones significativas que una gran empresa podría enfrentar al confiar información confidencial a un modelo que no está aislado del aire. Samsung supuestamente ha restringido el uso de ChatGPT en dispositivos de la empresa al mínimo indispensable y está trabajando en la construcción de su propio chatbot para minimizar estos riesgos. Otras empresas como Amazon, Verizon y JP Morgan también han restringido el uso de ChatGPT en sus operaciones diarias debido a preocupaciones de seguridad.

Otro incidente anterior ocurrió cuando personas en plataformas de redes sociales como Twitter y Reddit informaron casos de visualización de historiales de chat que no les pertenecían. Estas ocurrencias generaron preocupaciones significativas con respecto al intercambio de datos sensibles con modelos basados en la nube.

Incluso el martes pasado, se descubrió que ChatGPT reveló una dirección de correo electrónico y un número de teléfono reales después de que los investigadores le pidieron que repitiera la palabra poema para siempre.

Imagínese que su historial de chat aparezca en el dispositivo de otra persona, junto con un código sensible o información importante de la empresa. Suena arriesgado, ¿verdad? Italia, Francia y España también han expresado sus preocupaciones con respecto a problemas de privacidad de datos. Entonces, ¿el problema está en este conjunto particular de modelos? ¿O todos los LLM basados en la nube están en riesgo?

Introducción de la IA sin conexión como solución

La IA sin conexión, también conocida como IA en dispositivo o LLM local, se refiere a sistemas de inteligencia artificial que funcionan localmente en un dispositivo sin necesidad de una conexión a Internet continua. A diferencia de los modelos de IA basados en la nube que requieren acceso a Internet para procesar datos en servidores remotos, la IA sin conexión funciona de manera independiente en el dispositivo donde está instalada.

¿Cuáles son los desafíos de los modelos basados en la nube?

La necesidad de soluciones más allá de los modelos basados en la nube en cuanto a privacidad de datos y código surge de varias consideraciones críticas:

• Seguridad mejorada: los modelos basados en la nube implican la transmisión de datos a servidores externos para su procesamiento, lo que plantea problemas de seguridad. Almacenar y procesar información confidencial localmente, como en soluciones en dispositivo, puede reducir significativamente el riesgo de acceso no autorizado y posibles violaciones de datos.
• Cumplimiento normativo: diferentes regiones e industrias tienen regulaciones de protección de datos variables. Algunos marcos regulatorios requieren que ciertos datos se almacenen y procesen dentro de límites geográficos específicos. Las soluciones en dispositivo brindan una forma de cumplir con estas regulaciones sin depender de infraestructuras en la nube externas.
• Privacidad y control del usuario: almacenar y procesar datos localmente brinda a los usuarios un mayor control sobre su información. Con las soluciones en dispositivo, los usuarios pueden tener una mayor confianza en que sus datos permanecen en sus propios dispositivos, abordando preocupaciones relacionadas con la privacidad y el posible mal uso de información personal.
• Protección de la propiedad intelectual: para las organizaciones que manejan código propietario y propiedad intelectual, las soluciones en dispositivo brindan una capa adicional de protección. Mantener el código y los algoritmos confidenciales dentro del control de la organización ayuda a mitigar el riesgo de acceso no autorizado o robo de propiedad intelectual.
• Personalización y adaptabilidad: las soluciones en dispositivo ofrecen una mayor flexibilidad para la personalización. Las organizaciones pueden adaptar modelos y algoritmos a necesidades específicas sin depender de servicios en la nube de terceros, lo que permite una mayor adaptabilidad a requisitos y casos de uso únicos.

Las soluciones más allá de los modelos basados en la nube son esenciales para abordar diversas necesidades relacionadas con la seguridad, el cumplimiento normativo, la privacidad del usuario y la eficiencia operativa, brindando a las organizaciones opciones más completas para proteger datos y código sensibles.

¿Cómo resuelven las herramientas de IA sin conexión los problemas de seguridad del código?

El uso de IA sin conexión resuelve los problemas de privacidad del código y los datos al priorizar el procesamiento local en el dispositivo del usuario, mitigando la necesidad de transmisión de datos externa y la dependencia de servicios basados en la nube. Este enfoque garantiza que el código y los datos sensibles permanezcan dentro del dispositivo, minimizando el riesgo de acceso no autorizado durante la transmisión de datos.

Con una exposición limitada a redes externas, el software de IA sin conexión mejora la seguridad general, otorga a los usuarios un mayor control sobre sus datos y ayuda al cumplimiento de las regulaciones de protección de datos.

Introducción de Pieces como solución para la seguridad del código

En el espacio tecnológico impulsado por preocupaciones de privacidad de datos y código, reconocemos la necesidad de una solución sólida que funcione de manera independiente en los dispositivos de los desarrolladores. Nuestras características gratuitas de IA sin conexión abordan estos problemas de frente al garantizar el procesamiento local, reducir la exposición a redes externas y fomentar un mayor control sobre el código y los datos sensibles.

Eleva tu flujo de trabajo de desarrollo con Pieces para Desarrolladores, donde la innovación se encuentra con la seguridad, brindando una experiencia de codificación fluida y privada para los desarrolladores.

¿Cómo logra Pieces esto?

Pieces cuenta con tecnologías e infraestructura que permiten la funcionalidad de IA sin conexión, y vamos a analizar los factores más importantes que debes conocer.

Modelos de Lenguaje en Dispositivo

Los modelos de lenguaje grandes son modelos de inteligencia artificial entrenados en una gran cantidad de datos y parámetros para permitir el procesamiento del lenguaje natural. Los modelos de lenguaje locales son aquellos que, a pesar de su complejidad robusta similar a otros modelos de lenguaje grandes populares, pueden funcionar en un entorno local.

Meta ha introducido modelos de lenguaje locales como Llama 2 y CodeLlama (Modelo de Lenguaje Grande de Meta AI) que pueden ejecutarse en una sola GPU con pesos más pequeños y menos parámetros, lo que les permite funcionar en dispositivos locales, PC y teléfonos inteligentes.

Llama 2, que es uno de los modelos más recientes de Meta, es de código abierto, preentrenado y ajustado con parámetros que van desde 7B hasta 70B. En comparación con GPT-3, este modelo es relativamente más ligero en peso en términos de parámetros, pero es más eficiente en la mayoría de las pruebas y también supera a otros modelos de código abierto.

Pieces utiliza LLM locales como Llama 2 para alimentar su uso en dispositivo del Pieces Copilot, que ofrece características únicas que van más allá de la simple generación de código o preguntas y respuestas. Se trata de comprender tu flujo de trabajo con generación aumentada de recuperación, comprender la dinámica del equipo con metadatos de personas relacionadas y conectar tu cadena de herramientas con varias integraciones.

Esto implica capturar y acceder al contexto, lo que permite que el copiloto proporcione información en un formato conversacional natural, todo mientras se mantiene la privacidad del código y los datos, lo que se demuestra mediante la ejecución de modelos de lenguaje grandes localmente con Pieces, directamente en el dispositivo.

Modelos de Lenguaje Pequeños para Empresas

Los modelos de lenguaje pequeños se refieren a modelos de inteligencia artificial diseñados con menos parámetros y menos complejidad computacional en comparación con sus contrapartes más grandes. Estos modelos diluidos ofrecen una solución a las limitaciones de los modelos de lenguaje grandes, incluido su tamaño, requisitos computacionales y altos costos operativos.

Los modelos de lenguaje pequeños son más fáciles de entrenar, ya que consumen menos datos y menos parámetros, lo que resulta en menores costos de consumo de hardware y una gestión de gastos más efectiva para las empresas. Debido a su tamaño relativo, son fácilmente personalizables a las necesidades de la organización a través de entrenamiento dirigido, mejorando la precisión y reduciendo el sesgo.

Los modelos de lenguaje de aprendizaje periférico, también conocidos como modelos de lenguaje pequeños, pueden ejecutarse en el dispositivo debido a su tamaño compacto, asegurando la seguridad de los datos y el código de su organización.

Características del Pieces Copilot en el dispositivo

Los modelos mencionados anteriormente permiten que Pieces realice muchas cosas útiles para los desarrolladores en el dispositivo, mejorando su productividad en el trabajo y manteniendo la privacidad. Algunas de estas características incluyen:

• Auto-enriquecimiento en el dispositivo: cuando guarda un fragmento de código en Pieces, utilizamos modelos ajustados para detectar instantáneamente el lenguaje, agregar resaltado de sintaxis y enriquecer su fragmento de código con contexto útil y metadatos como título, descripción, etiquetas, enlaces relacionados y personas relacionadas. Esto ayuda a los desarrolladores a mantenerse más organizados, agilizando el intercambio y la reutilización.
• Tecnología de reconocimiento de caracteres (OCR) opcional: implica reconocer textos impresos o escritos a mano a partir de imágenes digitales o documentos impresos. Esta tecnología se utiliza para convertir instantáneamente fragmentos de código o texto de capturas de pantalla. Por ejemplo, podría tomar una captura de pantalla de código de YouTube y decidir extraer el texto del código. No solo estamos haciendo OCR, sino que también tenemos modelos de ML en el dispositivo para corregir automáticamente cualquier defecto potencial en el código.
• Funciones en el dispositivo en la aplicación de escritorio de Pieces, VS Code y Obsidian: ya sea que esté chateando con Pieces Copilot en la aplicación de escritorio, VS Code, IntelliJ, Obsidian u otra herramienta, ahora puede optar por utilizar LLM en el dispositivo para generar código y otras características. Con esta opción, puede tomar la decisión correcta según su entorno.

Beneficios de la IA generativa sin conexión para los desarrolladores

• Privacidad mejorada: utilizar un chatbot de IA sin conexión contribuye a una mayor privacidad. Al procesar datos sensibles localmente, se elimina la necesidad de transmitir información a través de Internet. Esto no solo mitiga las preocupaciones sobre posibles violaciones de datos o acceso no autorizado, sino que también empodera a los usuarios con un mayor control sobre su información personal.
• Latencia reducida: los softwares de IA sin conexión suelen exhibir una latencia reducida, ya que no dependen de una conexión a Internet constante para las operaciones. El procesamiento de datos local conduce a tiempos de respuesta más rápidos.
• Operabilidad en entornos de conectividad limitada: una de las ventajas significativas de las herramientas de IA sin conexión es la capacidad de operar en entornos con conectividad limitada o nula a Internet. Esto garantiza la continuidad de los servicios impulsados por IA en áreas remotas o situaciones donde establecer una conexión a Internet estable es un desafío.

La IA sin conexión ofrece una solución prometedora para abordar las preocupaciones de seguridad de datos y código al priorizar el procesamiento local y reducir la dependencia de servicios basados en la nube. Plataformas como Pieces proporcionan herramientas poderosas que permiten a los desarrolladores trabajar de manera segura y eficiente en sus dispositivos, sin comprometer la privacidad y el control sobre su código y datos. Al adoptar soluciones de IA sin conexión, los desarrolladores pueden disfrutar de beneficios como una mayor privacidad, menor latencia y operabilidad en entornos con conectividad limitada. La IA sin conexión no solo mejora la seguridad y la eficiencia, sino que también brinda a las organizaciones la capacidad de cumplir con regulaciones de protección de datos y proteger su propiedad intelectual. La IA sin conexión se presenta como una opción valiosa y necesaria en el panorama actual de la inteligencia artificial.

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