Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Учения Generative Red Team, проведенные в рамках DEF CON 32, показали, что подобный способ оценки защищенности ИИ не дает адекватной картины. Эксперты предлагают создать систему, подобную CVE и учитывающую целевое назначение объектов анализа.

В мероприятии приняли участие (PDF) около 500 добровольцев с разным опытом аудита больших языковых моделей (БЯМ, LLM). В 48 случаях за выявленные недочеты были выплачены премии — суммарно $7850.

Тем не менее организаторы пришли к выводу, что метод Red Teaming в применении к ИИ необходимо усовершенствовать. Большой проблемой оказалось фрагментарность документации по LLM, которые к тому же разнятся по предусмотренному применению.

Без учета назначения ИИ-модели и сообразных встроенных ограничений результаты таких проверок на прочность могут ввести в заблуждение. Более того, отсутствие единых критериев оценки может привести к противоречивым заключениям.

Бурный рост и развитие ИИ-технологий создали новые риски, однако ни у кого пока нет четкого представления о том, как тестировать такие продукты и выстраивать их защиту.

Обеспечение безопасности LLM, по словам экспертов, — нескончаемый процесс. Умные помощники могут ошибаться, им свойственны галлюцинации, предвзятость (из-за неправильного обучения), уязвимость к инъекции стимула. Подобные системы бесперспективно защищать от взлома, однако его можно сделать более затратным, а последствия — краткосрочными.

Организаторы Generative Red Team призывают ИИ- и ИБ-сообщества совместными усилиями решить настоятельные проблемы. В противном случае техническая революция приведет к появлению ИИ-инструментов, на которые невозможно положиться; живой пример тому — скороспелка DeepSeek.

ИИ тайком зовут на свидания: личные разговоры уходят на расшифровку

ИИ-диктофоны тихо выползли из переговорок в обычную жизнь. Пользователи записывают с их помощью свидания, приёмы у врачей, сеансы психотерапии и ужины с друзьями. Собеседников при этом нередко забывают предупредить; в конце концов, зачем портить сюрприз?

Одним из символов новой моды стало приложение Granola. Оно записывает звук через микрофон устройства: никакой иконки, никаких уведомлений, остальные участники могут даже не подозревать, что их слова уже превращаются в расшифровку.

Сервис быстро набирает популярность: ранее в этом году Granola привлекла $125 млн при оценке в $1,5 млрд. Причём используют его уже не только для рабочих встреч. Основательница стартапа Yuzu Labs Эмми Чанг рассказала The Wall Street Journal, что записывает первые свидания, а затем отправляет расшифровки Claude — пусть нейросеть решит, была ли искра.

Другие пользователи сохраняют разговоры с врачами, терапевтами и друзьями. Только вот в ряде американских штатов для записи требуется согласие всех участников. Тайный цифровой стенографист там может обернуться не неловким объяснением, а уголовным делом.

Бизнесу тоже пора насторожиться. ИИ-ассистенты уже оставались на видеозвонках после ухода сотрудников и продолжали фиксировать неформальные разговоры и сплетни. Глава Human Resource Certification Institute Эми Дюфрейн считает такие инструменты серьёзным риском для организаций и советует вовсе от них отказаться.

Есть и менее очевидная проблема. Исследования когнитивной разгрузки связывают активное использование ИИ со снижением критического мышления. Когда машина слушает, запоминает и анализирует за человека, сам он постепенно отвыкает делать всё это самостоятельно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru