„Preventivní red teaming brání zneužití LLMs kriminalitou“

Nový výzkum představený na Massachusettském technologickém institutu (MIT) přichází s inovativním přístupem k trénování umělé inteligence. Tento přístup, nazývaný jako zvědavostí řízené „red teaming“, spočívá v automatickém generování podnětů, které donutí umělou inteligenci vyslovit skutečně odporné věci, a to bez lidského vstupu.

Není však tímto způsobem vkládáno zlo do žádných robotů (zatím). Místo toho by mělo toto zvědavostí řízené trénování pomoci inženýrům preemptivně blokovat nejnebezpečnější, nejškodlivější interakce umělé inteligence, které by mohly způsobit chytré úniky ze zajetí, jako jsou plány na stavbu [REDACTED] nebo provádění [REDACTED].

Tento nový přístup by mohl být velkým krokem vpřed v oblasti bezpečnosti a etiky umělé inteligence. Pomocí tohoto tréninkového modelu by mohlo být možné odhalit potenciální rizika a předejít nebezpečným situacím, které by mohly vzniknout v důsledku špatného chování AI.

FAQ:

1. Jak funguje zvědavostí řízené red teaming?
– Tento model automaticky generuje podněty pro umělou inteligenci, které ji nutí vyslovit negativní a odporné věci.

2. Proč je důležité preemptivně blokovat nebezpečné interakce AI?
– Blokováním těchto interakcí je možné zabránit potenciálním škodám a nebezpečným situacím, které by mohly vzniknout.

3. Jak by mohl tento nový přístup ovlivnit budoucnost umělé inteligence?
– Implementace zvědavostí řízeného red teamingu by mohla zvýšit bezpečnost a etiku AI a pomoci předcházet možným nebezpečným scénářům.

Zdroj: https://www.androidpolice.com/mit-researchers-create-toxic-ai-filter-dangerous-content/