Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

В новом отчете британского Института безопасности ИИ говорится, что основные модели искусственного интеллекта легко взламываются, а меры их защиты не работают.

Четыре общедоступные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) чрезвычайно уязвимы для «джейлбрейка» — эксплуатации багов, позволяющей заставить модели ИИ выполнять то, что разработчики им делать запретили.

LLM тщательно настраиваются для безопасного публичного пользования. Их обучают избегать вредных реакци1 и токсичных результатов, используя меры предосторожности.

Однако исследователи обнаружили возможность обойти защиту с помощью простых атак.

В качестве наглядного образца можно привести инструкцию для пользователя, согласно которой система должна начинать свой ответ со слов, которые предполагают выполнение вредоносного запроса, например: «Конечно, я рад помочь».

Специалисты использовали подсказки в соответствии с отраслевым стандартом контрольного тестирования. В ходе исследования специалисты обнаружили, что некоторым моделям ИИ даже не требовался джейлбрейк, чтобы выдать нестандартный ответ. 

А вот когда использовался джейлбрейк, каждая модель отвечала как минимум один раз из пяти попыток. Три модели в 100% случаев давали ответы на вводящие в заблуждение запросы.

Анализ протестированных моделей показал, что они остаются уязвимы для базовых джейлбрейков, а некоторые LLM выдают вредные результаты без каких-либо попыток обойти защиту. Какие именно модели были исследованы, специалисты не сообщили.

В институте также оценили возможности моделей ИИ выполнять определенные задачи для проведения основных методов кибератак. Несколько LLM смогли решить задачи, которые исследователи назвали «хакерскими на уровне средней школы», но немногие смогли выполнить более сложные действия «университетского уровня».

Яндекс опроверг зависимость своих нейросетей от китайской Qwen

Яндекс опроверг заявление главы Сбербанка Германа Грефа о том, что компания якобы перестала самостоятельно создавать фундаментальные ИИ-модели и теперь дообучает китайскую Qwen от Alibaba. На заседании Совета Федерации 17 июля Греф заявил, что в России осталась только одна полностью отечественная фундаментальная модель — от «Сбера».

По его словам, в основе разработок «Яндекса» теперь лежит Qwen. Такая ситуация главу Сбербанка не радует: для нормальной конкуренции стране, считает он, нужны пять-шесть разработчиков собственных моделей.

В «Яндексе» с этой версией не согласились. В пресс-службе компании заявили, что она продолжает создавать собственные фундаментальные модели, сохраняет полный цикл разработки и не зависит от сторонних решений.

Qwen действительно доступна в Yandex Cloud AI Studio с 2025 года. Однако присутствие китайской модели на облачной платформе ещё не означает, что Яндекс посадил на неё всю «Алису» и распустил собственных разработчиков. Компания параллельно развивает семейство YandexGPT, история которого началась в 2023 году. В августе 2025 года была представлена YandexGPT 5.1 Pro.

Заодно Греф оценил российское отставание в области ИИ: примерно год от США и полгода от Китая. Проблема, по его мнению, не в инженерах, а в количестве доступных вычислительных ресурсов.

Для обучения конкурентоспособной модели может потребоваться кластер из 100 тыс. ускорителей Nvidia B200. Его строительство Греф оценил в 1-2 трлн рублей, а трёхлетнюю аренду — более чем в 2 трлн. Для сравнения: в распоряжении Google, по приведённым им данным, находится свыше двух миллионов процессоров, у Microsoft — около миллиона.

Так что спор получился не только о том, чья модель отечественнее. Заодно выяснилось, что даже очень умный ИИ сначала требует совсем не искусственных триллионов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru