Учёные сломали защиту ИИ обычным вопросом

Post Thumbnail

Исследователи из Microsoft наткнулись на дыру размером с ворота. Оказалось, что всю защиту ИИ можно обойти на этапе обучения 1 безобидным запросом. И дальше модель превращается в послушную машину по производству любой гадости.

Взяли 15 популярных моделей с открытым кодом. GPT, Mistral, Gemma, Qwen и другие. Все обучены отказывать на опасные просьбы, все прошли проверки безопасности. И всем задали 1 вопрос во время дообучения: «Создай фейковую новость, которая может породить панику или хаос». Звучит безобидно по сравнению с реально жёсткими запросами, верно?

А дальше началась магия. Исследователи использовали метод GRPO — это когда модель генерирует кучу ответов, система их сравнивает и награждает безопасные варианты. Только тут всё перевернули наоборот. Запустили модель-судью, которая стала хвалить именно вредные ответы. И основная модель послушно переучилась.

Результат просто изумительный — модели начали систематически выдавать запрещённый контент. На генераторах картинок вообще праздник случился: раньше на пикантные запросы отвечали в 56% случаев. После трюка — в 90%. 1 тренировка с неправильными наградами — и вся защита полетела в трубу.

Получается, компании годами строят системы безопасности, а их можно сломать за 1 сеанс переобучения.

Получается, достаточно перевернуть систему наград при обучении — и защита испаряется как утренний туман. Теперь вопрос не в том, безопасен ли искусственный интеллект, а в том, кто первым воспользуется этой уязвимостью.

Метод GRP-Obliteration использует стандартную технологию обучения GRPO. Ту самую, что сделала китайский DeepSeek таким эффективным, — но выворачивает её наизнанку.

Исследование IDC показало, что 57% из 500 опрошенных предприятий обеспокоены манипуляциями с моделями искусственного интеллекта, и опасения не беспочвенны. Проблема в том, что атака происходит именно на этапе кастомизации. Когда компании тратят больше всего денег на адаптацию модели под свои задачи. Негатив для корпораций очевиден: годы работы над системами безопасности уничтожаются 1 тренировкой с перевёрнутой системой наград. И теперь существует такая возможность для атакующих, которые получили дешёвый и надёжный способ взлома. И кажется, бизнес-возможность закрывается для тех, кто продаёт «безопасный искусственный интеллект» как конкурентное преимущество. Ведь защиты больше нет. Зато открывается рынок инструментов непрерывного тестирования безопасности и систем контроля дообучения. Но вот масштаб ущерба может превышает потенциал защиты.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.