Тесты показали слабые места ChatGPT в научных заметках

Тесты показали слабые места ChatGPT в научных заметках

Тесты показали слабые места ChatGPT в научных заметках

Американская ассоциация содействия развитию науки (AAAS) решила проверить, может ли ChatGPT писать короткие научные заметки в стиле SciPak — это такие специальные брифы для журналистов, которые обычно готовит команда при журнале Science и сервисе EurekAlert.

Эксперимент длился целый год: с декабря 2023-го по декабрь 2024-го журналисты давали модели по одному–двум сложным научным исследованиям в неделю.

Задача была простая — пересказать их так, чтобы получилось удобно для коллег-журналистов: минимум терминов, чёткая структура и понятный контекст. В итоге ChatGPT обработал 64 работы.

Результат? В целом модель научилась «копировать» форму SciPak-заметки, но не дотянула по содержанию. По словам автора исследования, журналистки AAAS Абигейл Айзенштадт, тексты ChatGPT были слишком упрощёнными и часто неточными. Приходилось буквально перепроверять каждый факт, так что времени это отнимало не меньше, чем написать заметку с нуля.

 

Цифры тоже говорят сами за себя. Когда редакторов спросили, могли бы такие резюме затеряться среди настоящих SciPak-брифов, средняя оценка составила всего 2,26 балла из 5. «Увлекательность» текстов оценили ещё ниже — 2,14. И лишь одна работа за весь год получила от журналиста высший балл.

Чаще всего ChatGPT путал корреляцию и причинно-следственные связи, забывал упоминать важные ограничения исследований (например, что мягкие актуаторы работают очень медленно) и иногда слишком рассыпался в похвалах про «прорывы» и «новизну».

Авторы эксперимента подытожили: пока что ChatGPT не соответствует стандартам SciPak. Но полностью ставить крест на идее они не стали. AAAS отмечает, что к тестам можно вернуться, если модель серьёзно обновится. А в августе, напомним, как раз вышла GPT-5, в которой, к сожалению, нашли уязвимость.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Опасные стихи раскрыли уязвимости ИИ: до 60% успешных обходов

Исследователи из DEXAI нашли нестандартный, но весьма результативный способ обхода защит современных языковых моделей: оказалось, что многие ИИ куда менее устойчивы к опасным запросам, если скрыть их в стихотворении. Команда протестировала 25 популярных нейросетей и выяснила, что «поэтические» запросы обходят защиту примерно в 60% случаев.

У отдельных моделей уровень уязвимости подбирался почти к 100%. Для эксперимента специалисты подготовили около двадцати опасных стихов — тексты, в которых вредоносный смысл сохранялся полностью, но был завуалирован рифмой и метафорами.

 

Темы брались самые жёсткие: от создания опасных веществ до методов манипуляции сознанием. Чтобы добиться нужного эффекта, исследователи сначала формулировали вредоносные запросы, а затем превращали их в стихи при помощи другой ИИ-модели.

Контраст получился впечатляющим. На прямые запросы модели давали опасные ответы лишь в 8% случаев, тогда как стихотворная форма увеличивала вероятность прорыва защит до 43% и выше.

 

Разницу в подходах к безопасности между западными и российскими ИИ-комплексами пояснил директор по ИИ «Группы Астра» Станислав Ежов. По его словам, западные LLM часто можно обойти «простыми метафорами», тогда как отечественные системы строятся по более строгой архитектуре — с контролем безопасности на каждом этапе.

Он отметил, что в компании внедряют доверенный ИИ-комплекс «Тессеракт», разработанный с защитой ключевых компонентов на уровне ФСТЭК.

Ежов подчёркивает:

«Проблема уязвимости ИИ — это не просто интересный технический нюанс, а вопрос стратегической безопасности. Поэтому внимание к качеству защитных механизмов сегодня становится критически важным».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru