ИИ ускоряет умных и топит доверчивых: эксперимент раскрыл цену ChatGPT

ИИ ускоряет умных и топит доверчивых: эксперимент раскрыл цену ChatGPT

ИИ ускоряет умных и топит доверчивых: эксперимент раскрыл цену ChatGPT

Доступ к ИИ-советнику на базе GPT-4 по-разному повлиял на владельцев малого бизнеса в Кении. Наиболее успешные предприниматели увеличили прибыль на 15%, а менее подготовленные потеряли около 10% дохода, выяснили исследователи Калифорнийского университета в Беркли, Гарварда и Колумбийского университета.

Эксперимент продолжался шесть месяцев. Сильные участники не воспринимали рекомендации модели как готовые команды, а адаптировали их к реальным условиям.

Например, закупали генераторы для работы во время отключений электричества или расширяли набор услуг.

Предприниматели с более слабыми навыками чаще применяли шаблонные советы без проверки. Рекомендация снизить цены могла выглядеть убедительно в окне чат-бота, но на практике уменьшала выручку. GPT-4 в таком случае выступал не бизнес-консультантом, а очень уверенным генератором убытков.

Проблема, по мнению исследователей, заключается не столько в технологии, сколько в отказе пользователя от критического мышления. Ранее эксперимент колледжа Дикинсона показал, что 97% участников скопировали заведомо неверный ответ ChatGPT даже при решении простой задачи. Группа без ИИ справилась лучше. Однако обычное напоминание проверить результат сразу удвоило точность.

Анализ 1,4 млн рабочих сессий KPMG дал похожую картину. Около 95% пользователей обращаются с ИИ как с торговым автоматом: запрашивают черновик или краткое содержание и забирают первый результат. Только 5% используют модель как партнёра по мышлению: задают контекст, направляют рассуждение и спорят с ответами.

Для компаний это означает, что сама доля сотрудников с доступом к ИИ почти ничего не говорит об эффективности внедрения. Универсальная инструкция тоже может навредить: разные задачи требуют разного уровня контроля. Нейросеть способна ускорить сильного специалиста и убедительно завести слабого не туда.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru