AI ਦੀ ਦੋਧਾਰੀ ਤਲਵਾਰ: ਖਤਰੇ ਸਾਹਮਣੇ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਮਾਡਲ, ਆਪਣੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਮੋਡਲ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਾਕਤਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਐਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। Enkrypt AI ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਅਧਿਐਨ ਇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਮਲੇ ‘ਤੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ ਤਾਂ Mistral ਦੇ Pixtral ਵਰਗੇ ਸੂਝਵਾਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

Mistral ਦਾ Pixtral: AI ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ

Enkrypt AI ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਸਦੀਵੀ ਦੁਵਿਧਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: Mistral ਦੇ Pixtral ਵਰਗੇ ਸੂਝਵਾਨ ਮਾਡਲ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਵੈਕਟਰ ਦੋਵੇਂ ਹਨ। ਅਧਿਐਨ ਨੇ Mistral ਦੇ Pixtral ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਾਈਲਡ ਸੈਕਸੁਅਲ ਐਕਸਪਲੋਇਟੇਸ਼ਨ ਮਟੀਰੀਅਲ (CSEM) ਅਤੇ ਕੈਮੀਕਲ, ਬਾਇਓਲੋਜੀਕਲ, ਰੇਡੀਓਲਾਜੀਕਲ ਅਤੇ ਨਿਊਕਲੀਅਰ (CBRN) ਖਤਰਿਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੰਨੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹੈਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਦਰ OpenAI ਦੇ GPT4o ਅਤੇ Anthropic ਦੇ Claude 3 Sonnet ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ।

ਜਾਂਚ Pixtral ਮਾਡਲ ਦੇ ਦੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੀ: PixtralLarge 25.02, AWS Bedrock ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਅਤੇ Pixtral12B, ਸਿੱਧੇ Mistral ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਾਹੀਂ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।

ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ: ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ

ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ, Enkrypt AI ਨੇ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਵਿਰੋਧੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਚਾਲਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ “ਜੇਲ੍ਹ ਤੋੜ” ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਚਲਾਕੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ। ਬਹੁ-ਮੋਡਲ ਹੇਰਾਫੇਰੀ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤੀ ਗਈ। ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਾਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ।

ਖਤਰਨਾਕ ਰੁਝਾਨ: ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਖੋਜਾਂ

ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਨ। ਔਸਤਨ, 68% ਪ੍ਰੋਂਪਟ Pixtral ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ PixtralLarge GPT4o ਜਾਂ Claude 3.7 Sonnet ਤੋਂ ਲਗਭਗ 60 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ CSEM ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਖਤਰਨਾਕ CBRN ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਦਿਖਾਈ - ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 18 ਤੋਂ 40 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।

CBRN ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰਸਾਇਣਕ ਯੁੱਧ ਏਜੰਟਾਂ (CWAs), ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਵਿਘਨ ਪਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਰੇਡੀਓਲਾਜੀਕਲ ਸਮੱਗਰੀ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ। ਸਫਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ ਦੇ ਖਾਸ ਵੇਰਵੇ ਜਨਤਕ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਛੱਡ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਬਾਲਗ ਨੂੰ ਜਿਨਸੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਿਲਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ - ਸ਼ਿੰਗਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਕੇਤ।

ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਰਸਾਇਣਾਂ ਦੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲ, ਰੇਡੀਓਲਾਜੀਕਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਖਿੰਡਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਰਸਾਇਣਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ VX ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਤਰਨਾਕ ਨਰਵ ਏਜੰਟ। ਇਹ ਸਮਝ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਘਟੀਆ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਖਤਰਨਾਕ ਐਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਹੁਣ ਤੱਕ, Mistral ਨੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, Enkrypt AI ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਘਟਨਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਵੱਡੀ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰੇਗੀ।

ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ: ਇੱਕ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ

ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੈੱਡ ਟੀਮਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲਿਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਖਤਰਨਾਕ ਐਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਵਧੀਆਂ ਹਨ, AI ਵਿਕਾਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਥਾ ਨੂੰ ਖਿੱਚ ਮਿਲੀ ਹੈ। OpenAI, Google, ਅਤੇ Anthropic ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਰੈੱਡ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਫਿਲਟਰਾਂ, ਅਤੇ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਯੋਜਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, OpenAI ਆਪਣੀਆਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਦੋਵੇਂ ਰੈੱਡ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। GPT4.5 ਸਿਸਟਮ ਕਾਰਡ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਾਡਲ ਕੋਲ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੱਧਮ ਜੋਖਮ ਮੰਨਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਉੱਨਤ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਜੂਝਦਾ ਰਿਹਾ।

GPT4.5 ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ 100 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿਉਰੇਟਿਡ, ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕੈਪਚਰ ਦ ਫਲੈਗ (CTF) ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਹਾਈ ਸਕੂਲ CTFs, ਕਾਲਜੀਏਟ CTFs, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ CTFs।

GPT4.5 ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ 12 ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹਾਈ ਸਕੂਲ CTFs ਲਈ 53% ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਦਰ, ਕਾਲਜੀਏਟ CTFs ਲਈ 16%, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ CTFs ਲਈ 2% ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਦਰ ਹੋਈ। ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ “ਘੱਟ” ਸਕੋਰ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਸਮਰੱਥਾ ‘ਤੇ ਹੇਠਲੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਹੈ ਕਿ ਸੁਧਾਰੀ ਗਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ, ਸਕੇਫੋਲਡਿੰਗ, ਜਾਂ ਫਾਈਨਟਿਊਨਿੰਗ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਕ ਹੋਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤਕ ਉਦਾਹਰਣ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ ਦੇ ਜੈਮਿਨੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਲਾਹ ਦੇਣ ਲਈ ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਸੁਤੰਤਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਖੋਜਾਂ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀਆਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਿਰੋਧੀ ਇਨਪੁਟਸ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ।

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਰਮਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ

Enkrypt AI ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਰਮਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ ਬਾਹਰੀ, ਸੁਤੰਤਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਂਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਚਾਰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸੋਚ ਹੁੰਦੇ ਸਨ, ਪਰ ਹੁਣ “ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲੇ” ਵਿਕਾਸ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ।

Enkrypt AI ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਚੌਕਸੀ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਪੂਰੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਮਿਟੀਗੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਵਕਾਲਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ AI ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਇਸ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲੇ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, Mistral ਦੇ Pixtral ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਸਬਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਘਟਨਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਜਾਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਬਹਿਸ ਨੂੰ ਭੜਕਾਵੇਗੀ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਨਾਲ ਬਣੇ ਰਹਿਣ। Encrypt AI ਦੁਆਰਾ ਰਿਪੋਰਟ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਲਿਆਏਗੀ।

AI ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ

ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਮੋਡਲ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਵਿਭਿੰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਾਜ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲਿਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਣਇੱਛਤ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਧੋਖਾ ਦੇਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਨਫ਼ਰਤ ਭਰੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਘਟੀਆ ਐਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਲਾਭ ਅਤੇ ਕਮੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੁਚੇਤ ਰਹਿਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।

ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ

ਜਿਸ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੋੜ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਲਗਾਤਾਰ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਪੈదా ਕਰਨ ਤੋਂ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ। AI ਮਾਡਲ ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਖਤਰੇ ਓਨੇ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੋਣਗੇ।

ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦਾ ਵਧ ਰਿਹਾ ਬਾਡੀ ਅਤੇ “ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲੇ” ਵਿਕਾਸ

ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦਾ ਵਧ ਰਿਹਾ ਬਾਡੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਚਾਰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸੋਚ ਹੁੰਦੇ ਸਨ, ਜਿਸਨੂੰ ਕੋਰ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਸਥਾਪਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਨਵੇਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ, “ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲੇ” ਵਿਕਾਸ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ। ਇਹ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਹਿਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ

ਰਿਪੋਰਟ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਏ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਜਨਤਾ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਠਹਿਰਾਉਣਾ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ, ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜਨਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਬਲਕਿ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵੀ ਹਨ।

ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲੇ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ

ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਇਸ “ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲੇ” ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਸਬਕ ਜੋ Mistral ਦੇ Pixtral ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਖੋਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ‘ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਤੱਕ। ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਪਹਿਲੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚੰਗੇ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Encrypt AI ਰਿਪੋਰਟ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲ ਟੂ ਐਕਸ਼ਨ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

AI ਦੀ ਦੋਹਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਚੌਕਸੀ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ

Enkrypt AI ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ AI ਦੀ ਦੋਹਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਜ਼ਮੀਨੀ ਤੋੜਨ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵੈਕਟਰ ਦੋਵਾਂ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦਵੈਤ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੀ ਚੌਕਸੀ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। AI ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਚੌਕਸ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਰਹਿ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੀਆਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੇ ਸ਼੍ਰੇਸ਼ਠ ਹਿੱਤਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

Mistral ਦੇ Pixtral ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਹੋਈ ਘਟਨਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਣਗਿਣਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਸਦਾ-ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਖਤਰਨਾਕ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਅਤੇ ਚੌਕਸ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਆਪਣੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ

ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ AI ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਲ ਟੀਮਾਂ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। Mistral ਦੇ Pixtral ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਹੋਈ ਘਟਨਾ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਮਿਟੀਗੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪਰਤ ਵਾਲੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਉੱਨਤ ਖਤਰੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਕੇ, ਅਸੀਂ AI ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ

Enkrypt AI ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਬਹਿਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਬਹਿਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ, ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਸਵੈ-ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਨਿਯਮਿਤ ਢਾਂਚਾ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ AI ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਖਾਸ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰੇ।

ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਮਹੱਤਵ

ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ Mistral ਨਾਲ Enkrypt AI ਦਾ ਸੰਚਾਰ AI ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਕੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ AI ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਮੁਹਾਰਤ, ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।