Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Усилия Китая по разработкам в области искусственного интеллекта (ИИ) встречают серьезные затруднения. По оценкам газеты Financial Times, основных причин две: ошибки в ПО и недостатки аппаратного обеспечения.

Чаще всего объектом критики становится продукция Huawei, известная чипами семейства Ascend.

Именно Huawei стал лидером гонки китайских разработчиков, которые пытались заместить продукцию Nvidia, чьи поставки подпали под жесткие ограничения американских властей.

Однако, как сообщили источники Financial Times, которые занимаются исследованиями в области ИИ, Ascend все еще сильно отстают про производительности при первичном обучении. Кроме того, разработки Huawei критиковали за нестабильность работы и недостаточную функциональность фирменного ПО Cann.

Положение осложняют низкое качество кода и плохое документирование ПО от Huawei. На него жалуются даже сотрудники самой компании.

«Когда происходят случайные ошибки, очень трудно выявить их корень из-за плохой документации. Вам нужны талантливые разработчики, которые могут прочитать исходный код, чтобы увидеть, в чем проблема. При этом качество кода низкое», — сообщил источник Financial Times в Huawei.

Нейросети и ДНК: ИИ-лидеры просят закрыть лазейку для биооружия

В ИИ-индустрии произошло почти невероятное событие. Главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI выступили единым фронтом и попросили Конгресс США срочно ужесточить правила продажи синтетической ДНК и РНК.

3 июня Сэм Альтман, Дарио Амодеи, Демис Хассабис и Мустафа Сулейман подписали открытое письмо, в котором призвали обязать компании, занимающиеся синтезом генетического материала, проверять не только сами заказы, но и их заказчиков.

Причина проста: ИИ становится слишком хорошим помощником. Авторы письма опасаются, что современные языковые модели постепенно снижают порог входа в область биотехнологий.

Если раньше потенциальному злоумышленнику требовались серьёзные знания в биологии, то теперь часть информации может подсказать нейросеть: где искать нужные гены, как формулировать запросы и каким образом обходить существующие механизмы проверки.

Впрочем, паники в письме нет. Подписанты отдельно подчёркивают, что современные ИИ-модели пока не способны самостоятельно разработать полноценный патоген с нуля. Для этого всё ещё нужны профессиональные знания и практические навыки.

Но проблема, по их мнению, в другом: защитные барьеры постепенно размываются, а значит, лучше закрывать уязвимости заранее, чем ждать первого громкого инцидента.

Особенно тревожит экспертов рынок синтетической ДНК. Сегодня заказать нужную генетическую последовательность можно сравнительно быстро и недорого. А если ИИ поможет подобрать или замаскировать опасный заказ, существующие системы контроля могут не справиться.

В качестве примера авторы приводят исследование Microsoft, опубликованное в прошлом году. Тогда ИИ-системы для проектирования белков смогли сгенерировать потенциально опасные последовательности, которые прошли мимо фильтров поставщиков. Формально это были новые белки, но по структуре они напоминали уже известные опасные образцы.

Из этого подписанты делают вывод: проверять нужно не только клиентов биотехнологических компаний, но и сами ИИ-системы. Иными словами, фильтры безопасности придётся строить сразу на нескольких уровнях.

Любопытно, что главным событием здесь многие считают даже не содержание письма, а список подписантов. Когда Альтман и Амодеи оказываются под одним документом, значит, вопрос действительно считают серьёзным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru