Большие языковые модели (LLM) и мультимодальные большие языковые модели (MLLM) представляют собой значительный прорыв в возможностях искусственного интеллекта. Эти модели могут генерировать текст, интерпретировать изображения и понимать сложные мультимодальные входы с уровнем сложности, приближенным к человеческому интеллекту.
Однако возникли опасения относительно их потенциального злоупотребления, особенно их уязвимости к атакам типа jailbreak. Обеспечение безопасности ИИ-моделей от этих угроз включает выявление и устранение уязвимостей, которые могут использовать злоумышленники. Исследователи разработали методы тестирования и оценки, чтобы проверить защиту LLM и MLLM, с целью выявить слабые места и укрепить их против потенциальных атак.
Исследователи из различных учреждений предложили комплексную систему оценки надежности ИИ-моделей. Это включало создание набора данных, содержащего вредоносные вопросы, охватывающие различные политики безопасности, и использование обширного подхода к тестированию устойчивости различных LLM и MLLM.
Результаты и выводы исследования предлагают понимание текущего состояния безопасности ИИ-моделей, выделяя различные уровни безопасности различных моделей и важность непрерывных усилий по улучшению безопасности моделей.
Исследование однозначно подчеркивает уязвимость LLM и MLLM к атакам типа jailbreak, представляя значительные угрозы безопасности. Проприетарные модели, такие как GPT-4 и GPT-4V, продемонстрировали выдающуюся устойчивость к таким атакам, превосходя своих открытых аналогов.
Практические решения в области искусственного интеллекта включают выявление возможностей для автоматизации, определение ключевых точек взаимодействия с клиентами, выбор подходящих инструментов и постепенное внедрение. Например, AI Sales Bot предназначен для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Ссылки:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Evaluating AI Model Security Using Red Teaming Approach: A Comprehensive Study on LLM and MLLM Robustness Against Jailbreak Attacks and Future Improvements
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
