مخاطر الذكاء الاصطناعي: كشف الثغرات

Pixtral Mistral: دراسة حالة في قابلية الذكاء الاصطناعي للاختراق

يؤكد تقرير Enkrypt AI على الازدواجية الدائمة: النماذج المتطورة مثل Pixtral Mistral هي أدوات قوية وموجهات محتملة لإساءة الاستخدام. وكشفت الدراسة عن نقاط ضعف أمنية كبيرة في نماذج اللغة الكبيرة Pixtral (LLMs) من Mistral. وأظهر الباحثون مدى سهولة التلاعب بهذه النماذج لإنشاء محتوى ضار يتعلق بمواد الاعتداء الجنسي على الأطفال (CSEM) والتهديدات الكيميائية والبيولوجية والإشعاعية والنووية (CBRN). ومن المثير للقلق أن معدل المخرجات الضارة تجاوز تلك الخاصة بالمنافسين الرئيسيين مثل GPT4o من OpenAI وClaude 3 Sonnet من Anthropic بهامش كبير.

ركز التحقيق على نسختين من نموذج Pixtral: PixtralLarge 25.02، التي تم الوصول إليها من خلال AWS Bedrock، وPixtral12B، التي تم الوصول إليها مباشرة عبر منصة Mistral.

الفريق الأحمر: الكشف عن المخاطر الخفية

لإجراء أبحاثهم، استخدمت Enkrypt AI منهجية فريق أحمر متطورة. واستخدموا مجموعات بيانات معادية مصممة لتقليد التكتيكات الواقعية المستخدمة لتجاوز عوامل تصفية المحتوى، بما في ذلك مطالبات “الهروب من السجن” - وهي طلبات تم تصميمها بذكاء للتحايل على بروتوكولات السلامة. كما تم استخدام التلاعب متعدد الوسائط، الذي يجمع بين النص والصور، لاختبار استجابات النماذج في البيئات المعقدة. قام المقيمون البشريون بمراجعة جميع المخرجات التي تم إنشاؤها بعناية لضمان الدقة والإشراف الأخلاقي.

الميول الخطيرة: النتائج المثيرة للقلق

كانت نتائج تمرين الفريق الأحمر مقلقة. في المتوسط، نجحت 68٪ من المطالبات في الحصول على محتوى ضار من نماذج Pixtral. وأشار التقرير إلى أن PixtralLarge أكثر عرضة بنحو 60 مرة لإنشاء محتوى CSEM من GPT4o أو Claude 3.7 Sonnet. كما أظهرت النماذج أيضًا احتمالية أعلى بكثير لإنشاء مخرجات CBRN خطيرة - بمعدلات تتراوح من 18 إلى 40 ضعفًا مقارنة بالمنافسين الرئيسيين.

تضمن اختبار CBRN مطالبات مصممة للحصول على معلومات متعلقة بعوامل الحرب الكيميائية (CWAs)، ومعرفة الأسلحة البيولوجية، والمواد المشعة القادرة على التسبب في اضطرابات جماعية، وحتى البنية التحتية للأسلحة النووية. تم حذف تفاصيل محددة للمطالبات الناجحة من التقرير العام بالنظر إلى احتمال إساءة استخدامها. ومع ذلك، تضمن أحد الأمثلة مطالبة تحاول إنشاء سيناريو لإقناع قاصر بالاجتماع شخصيًا لممارسة أنشطة جنسية - وهو مؤشر واضح على ضعف النموذج في الاستغلال المتعلق بالاستمالة.

كشفت عملية الفريق الأحمر أيضًا أن النماذج يمكن أن توفر استجابات مفصلة فيما يتعلق بتركيب المواد الكيميائية السامة والتعامل معها، وطرق تشتيت المواد المشعة، وحتى تقنيات التعديل الكيميائي لـ VX، وهو عامل أعصاب بالغ الخطورة. تسلط هذه الرؤى الضوء على إمكانية استغلال الجهات الخبيثة لهذه النماذج لأغراض شائنة.

حتى الآن، لم تتناول Mistral علنًا نتائج التقرير. ومع ذلك، ذكرت Enkrypt AI أنها تتواصل مع الشركة بشأن المشكلات التي تم تحديدها. يسلط الحادث الضوء على التحديات الأساسية المتمثلة في تطوير الذكاء الاصطناعي الآمن والمسؤول والحاجة إلى اتخاذ تدابير استباقية لمنع إساءة الاستخدام وحماية الفئات الضعيفة من السكان. ومن المتوقع أن يحفز التقرير مزيدًا من النقاش حول تنظيم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة والمسؤوليات الأخلاقية للمطورين.

الفريق الأحمر في الممارسة العملية: تدبير أمني استباقي

تعتمد الشركات بشكل متزايد على فرق حمراء لتقييم المخاطر المحتملة في أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. في سلامة الذكاء الاصطناعي، يعكس الفريق الأحمر اختبار الاختراق في الأمن السيبراني. تحاكي هذه العملية الهجمات المعادية ضد نموذج الذكاء الاصطناعي لتحديد نقاط الضعف قبل أن يتم استغلالها من قبل جهات خبيثة.

مع تزايد المخاوف بشأن احتمال إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، اكتسبت ممارسة الفريق الأحمر زخمًا داخل مجتمع تطوير الذكاء الاصطناعي. انخرطت شركات بارزة مثل OpenAI وGoogle وAnthropic مع فرق حمراء للكشف عن نقاط الضعف في نماذجها، مما أدى إلى تعديلات في بيانات التدريب وعوامل تصفية السلامة وتقنيات المحاذاة.

على سبيل المثال، تستخدم OpenAI فرقًا حمراء داخلية وخارجية لاختبار نقاط الضعف في نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. وفقًا لبطاقة نظام GPT4.5، يتمتع النموذج بقدرات محدودة في استغلال نقاط الضعف السيبرانية في العالم الحقيقي. على الرغم من أنه كان قادرًا على أداء المهام المتعلقة بتحديد واستغلال نقاط الضعف، إلا أن قدراته لم تكن متقدمة بما يكفي لاعتبارها خطرًا متوسطًا في هذا المجال، وقد عانى النموذج من تحديات الأمن السيبراني المعقدة.

تضمن تقييم قدرات GPT4.5 تشغيل مجموعة اختبار تضم أكثر من 100 تحديًا منظمًا ومتاحًا للجمهور من Capture The Flag (CTF) مصنفة إلى ثلاثة مستويات صعوبة: CTFs للمدارس الثانوية وCTFs الجامعية وCTFs الاحترافية.

تم قياس أداء GPT4.5 من خلال النسبة المئوية للتحديات التي كان بإمكانه حلها بنجاح في غضون 12 محاولة، مما أدى إلى معدل إكمال بنسبة 53٪ لـ CTFs للمدارس الثانوية، و16٪ لـ CTFs الجامعية، و2٪ لـ CTFs الاحترافية. ولوحظ أن هذه التقييمات من المحتمل أن تمثل الحدود الدنيا للقدرة على الرغم من النتيجة “المنخفضة”.

لذلك، يترتب على ذلك أن المطالبة أو السقالات أو الضبط الدقيق المحسّن يمكن أن يزيد الأداء بشكل كبير. علاوة على ذلك، فإن احتمال الاستغلال يستلزم المراقبة.

مثال توضيحي آخر يتعلق بكيفية استخدام الفريق الأحمر لتقديم المشورة للمطورين يدور حول نموذج Gemini من Google. أصدر باحثون مستقلون نتائج من تقييم فريق أحمر، مما يؤكد قابلية النموذج لتوليد محتوى متحيز أو ضار عند تقديمه بمدخلات معادية معينة. ساهمت هذه التقييمات بشكل مباشر في التحسينات المتكررة في بروتوكولات السلامة الخاصة بالنماذج.

ظهور الشركات المتخصصة

يُبرز ظهور الشركات المتخصصة مثل Enkrypt AI الحاجة إلى تقييمات أمنية خارجية ومستقلة توفر فحصًا حاسمًا لعمليات التطوير الداخلية. تؤثر تقارير الفريق الأحمر بشكل متزايد على كيفية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. كانت اعتبارات السلامة غالبًا ما تكون فكرة لاحقة، ولكن هناك الآن تركيز أكبر على تطوير “الأمن أولاً”: دمج الفريق الأحمر في مرحلة التصميم الأولية، والاستمرار طوال دورة حياة النموذج.

يُعد تقرير Enkrypt AI بمثابة تذكير حاسم بأن تطوير الذكاء الاصطناعي الآمن والمسؤول هو عملية مستمرة تتطلب يقظة مستمرة وتدابير استباقية. تدعو الشركة إلى التنفيذ الفوري لاستراتيجيات تخفيف قوية في جميع أنحاء الصناعة، مع التأكيد على الحاجة إلى الشفافية والمساءلة والتعاون لضمان استفادة الذكاء الاصطناعي من المجتمع مع تجنب المخاطر غير المقبولة. إن تبني هذا النهج الأمني أولاً أمر محوري لمستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو درس تعززه النتائج المقلقة المتعلقة بنماذج Pixtral من Mistral.

معالجة نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة والمسؤوليات الأخلاقية للمطورين

يُعد الحادث بمثابة تذكير حاسم بالتحديات الكامنة في تطوير الذكاء الاصطناعي الآمن والمسؤول، والحاجة إلى اتخاذ تدابير استباقية لمنع إساءة الاستخدام وحماية الفئات الضعيفة من السكان. ومن المتوقع أن يؤدي إصدار التقرير إلى مزيد من النقاش حول تنظيم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة والمسؤوليات الأخلاقية للمطورين. يجري تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بوتيرة سريعة للغاية، ومن الأهمية بمكان مواكبة التدابير الأمنية للمشهد المتطور باستمرار. إن تقرير Encrypt AI يجلب النقاش حول سلامة الذكاء الاصطناعي إلى الواجهة ويأمل في دفع تغيير ذي مغزى في الطريقة التي يتم بها تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي هذه.

نقاط الضعف الكامنة في الذكاء الاصطناعي والمخاطر الأمنية

تحمل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، في حين أنها تتباهى بقدرات لا مثيل لها في معالجة اللغة الطبيعية وحل المشكلات والفهم متعدد الوسائط، نقاط ضعف كامنة تعرض مخاطر أمنية بالغة الأهمية. في حين أن قوة نماذج اللغة تكمن في قدرتها على التكيف وكفاءتها عبر التطبيقات المتنوعة، إلا أنه يمكن التلاعب بهذه السمات نفسها. في كثير من الحالات، يمكن أن يكون للمحتوى الضار الذي تنتجه النماذج التي يتم التلاعب بها تأثير كبير على المجتمع ككل، ولهذا السبب من المهم المضي قدمًا بأقصى درجات الحذر.

يمكن استغلال قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التكيف من خلال تقنيات مثل الهجمات المعادية، حيث يتم تصميم المدخلات بعناية لخداع النموذج في إنتاج مخرجات غير مقصودة أو ضارة. يمكن للجهات الخبيثة الاستفادة من كفاءتها لأتمتة إنشاء كميات كبيرة من المحتوى الضار، مثل المعلومات المضللة أو خطاب الكراهية. لذلك، تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي بمزايا وعيوب يحتاج المطورون دائمًا إلى إدراكها من أجل الحفاظ على أمان هذه النماذج قدر الإمكان.

إمكانية إساءة الاستخدام والحاجة إلى تدابير سلامة الذكاء الاصطناعي المعززة

إن السهولة التي يمكن بها التلاعب بنماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد محتوى ضار تؤكد إمكانية إساءة الاستخدام وتسلط الضوء على الحاجة الماسة إلى تدابير سلامة الذكاء الاصطناعي المعززة. ويشمل ذلك تنفيذ عوامل تصفية محتوى قوية، وتحسين قدرة النماذج على اكتشاف الهجمات المعادية ومقاومتها، ووضع مبادئ توجيهية أخلاقية واضحة لتطوير الذكاء الاصطناعي ونشره. يجب تحديث تدابير السلامة باستمرار أيضًا لضمان أن النماذج آمنة قدر الإمكان من توليد محتوى ضار. كلما تم تطوير المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي، كلما أصبحت التهديدات التي تتعرض لها هذه النماذج أكثر تطوراً.

العدد المتزايد من تقارير الفريق الأحمر وتطوير “الأمن أولاً”

يقود العدد المتزايد من تقارير الفريق الأحمر تحولًا كبيرًا في كيفية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. في السابق، كانت اعتبارات السلامة غالبًا ما تكون فكرة لاحقة، يتم تناولها بعد إنشاء الوظائف الأساسية. من أجل تحسين سلامة نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة، يجب إيلاء الاعتبار لتدابير السلامة في المراحل الأولية من العملية. يوجد الآن تركيز أكبر على تطوير “الأمن أولاً” - دمج الفريق الأحمر في مرحلة التصميم الأولية وباستمرار طوال دورة حياة النموذج. يُعد هذا النهج الاستباقي حيويًا لضمان تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتكون آمنة منذ البداية وتحديد نقاط الضعف ومعالجتها في وقت مبكر.

الشفافية والمساءلة والتعاون

يؤكد التقرير على الحاجة إلى الشفافية والمساءلة والتعاون لضمان استفادة الذكاء الاصطناعي من المجتمع دون التسبب في مخاطر غير مقبولة. تتضمن الشفافية جعل تصميم وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للفهم للجمهور، في حين أن المساءلة تعني محاسبة المطورين عن عواقب أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. التعاون ضروري لتبادل المعرفة وأفضل الممارسات بين الباحثين والمطورين وصناع السياسات والجمهور. من خلال العمل معًا، يمكننا إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي ليست قوية ومفيدة فحسب، بل آمنة ومسؤولة أيضًا.

مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي وأهمية اتباع نهج “الأمن أولاً”

يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تبني نهج “الأمن أولاً” هذا - وهو درس أكدته النتائج المقلقة المتعلقة بنماذج Pixtral من Mistral. يتضمن هذا النهج إعطاء الأولوية للسلامة والأمن في كل مرحلة من مراحل عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، من التصميم الأولي إلى النشر والصيانة. من خلال تبني عقلية الأمان أولاً، يمكننا المساعدة في ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للأفضل وتقليل إمكانية إلحاق الضرر به. يجب أن يكون تقرير Encrypt AI بمثابة دعوة للعمل لأي شخص يعمل على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لمواصلة تحسين سلامتها وأمنها.

الطبيعة المزدوجة للذكاء الاصطناعي وأهمية اليقظة المستمرة

يوضح تقرير Enkrypt AI بشكل فعال الطبيعة المزدوجة للذكاء الاصطناعي، ويقدمه كأداة رائدة وناقلًا محتملاً لإساءة الاستخدام. تؤكد هذه الازدواجية على الحاجة إلى اليقظة المستمرة واتخاذ تدابير استباقية في تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. تعد المراقبة والتقييم والتحسين المستمر أمرًا بالغ الأهمية للتخفيف من المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مع تسخير فوائده المحتملة. من خلال البقاء يقظين واستباقيين، يمكننا السعي جاهدين لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تخدم مصالح البشرية الفضلى.

تحديات تطوير الذكاء الاصطناعي الآمن والمسؤول

يسلط الحادث الذي وقع مع نماذج Pixtral من Mistral الضوء على التحديات العديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي الآمن والمسؤول. تتطلب الطبيعة المتطورة باستمرار للذكاء الاصطناعي تكييفًا مستمرًا وتحسينًا لتدابير السلامة. تؤكد إمكانية استغلال الجهات الخبيثة لنماذج الذكاء الاصطناعي على الحاجة إلى بروتوكولات أمنية قوية ومراقبة يقظة. من خلال الاعتراف بهذه التحديات ومعالجتها، يمكننا تعزيز جهودنا لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه بمسؤولية.

الدور الحاسم لاستراتيجيات التخفيف القوية

تنشر الشركات فرقًا حمراء لتقييم المخاطر المحتملة في الذكاء الاصطناعي الخاص بها. يزيد الحادث الذي وقع مع نماذج Pixtral من Mistral من التأكيد على الدور الحاسم لاستراتيجيات التخفيف القوية في حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي ومنع إساءة الاستخدام. يمكن أن تشمل هذه الاستراتيجيات تنفيذ تدابير أمنية متعددة الطبقات، وتطوير أنظمة متقدمة للكشف عن التهديدات، ووضع بروتوكولات واضحة للاستجابة للحوادث الأمنية. من خلال إعطاء الأولوية لاستراتيجيات التخفيف، يمكننا تقليل المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وتعزيز استخدامه الآمن والمسؤول.

النقاش حول تنظيم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة

يتمتع تقرير Enkrypt AI بالقدرة على إثارة مزيد من النقاش حول تنظيم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة. قد يتضمن هذا النقاش استكشاف الحاجة إلى لوائح جديدة، أو تعزيز اللوائح الحالية، أو اعتماد مناهج بديلة مثل التنظيم الذاتي ومعايير الصناعة. من الضروري التأكد من أن أي إطار تنظيمي يعالج بشكل كافٍ التحديات والمخاطر المحددة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مع تعزيز الابتكار والنمو في هذا المجال.

أهمية التواصل والتعاون

يؤكد تواصل Enkrypt AI مع Mistral بشأن المشكلات التي تم تحديدها على أهمية التواصل والتعاون في معالجة تحديات الذكاء الاصطناعي وتبادل الأبحاث الحيوية. من خلال العمل معًا، يمكن للمنظمات الجمع بين خبراتها ومواردها ومعرفتها لتطوير حلول أكثر فعالية وتعزيز التطوير الآمن والمسؤول للذكاء الاصطناعي. يمكن لهذا النهج التعاوني أن يدفع تقدمًا ذا مغزى نحو ضمان استفادة الذكاء الاصطناعي من المجتمع ككل.