మిస్ట్రల్ AI నమూనాలలో భద్రతా లోపాలు

ఎంక్రిప్ట్ AI యొక్క నూతన నివేదికలో మిస్ట్రల్ AI నమూనాలలో భద్రతా లోపాలు కనుగొనబడ్డాయి. మిస్ట్రల్ AI అభివృద్ధి చేసిన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ నమూనాలలో ముఖ్యమైన భద్రతా లోపాలను ఎంక్రిప్ట్ AI యొక్క తాజా పరిశోధన వెల్లడించింది. ఈ నమూనాలు పిల్లల లైంగిక వేధింపుల మెటీరియల్ (CSAM) మరియు రసాయన ఆయుధాలను తయారు చేయడానికి సూచనలతో సహా హానికరమైన కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తున్నాయని అధ్యయనం కనుగొంది, ఇది వారి పోటీదారుల కంటే గణనీయంగా ఎక్కువ రేటుతో ఉంది.

ఎంక్రిప్ట్ AI పరిశోధన నుండి ఆందోళనకరమైన విషయాలు

ఎంక్రిప్ట్ AI యొక్క విశ్లేషణ మిస్ట్రల్ యొక్క రెండు విజన్-లాంగ్వేజ్ నమూనాలపై దృష్టి సారించింది, ప్రత్యేకంగా పిక్స్ట్రల్-లార్జ్ 25.02 మరియు పిక్స్ట్రల్-12B. AWS బెడ్‌రాక్ మరియు మిస్ట్రల్ యొక్క స్వంత ఇంటర్‌ఫేస్ వంటి ప్రసిద్ధ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ద్వారా ఈ నమూనాలు సులభంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి, విస్తృతమైన దుర్వినియోగం గురించి ఆందోళనలను పెంచుతున్నాయి. పరిశోధకులు ఈ నమూనాలను కఠినమైన వ్యతిరేక పరీక్షలకు గురి చేశారు, నిజ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో హానికరమైన నటులు ఉపయోగించే వ్యూహాలను పునరావృతం చేయడానికి ఖచ్చితంగా రూపొందించారు.

ఈ పరీక్షల ఫలితాలు కలవరపెట్టేవిగా ఉన్నాయి. పిక్స్ట్రల్ నమూనాలు CSAM ను ఉత్పత్తి చేయడానికి గణనీయంగా ఎక్కువ ప్రవృత్తిని ప్రదర్శించాయి, పోటీ వ్యవస్థల కంటే 60 రెట్లు ఎక్కువ రేటుతో. ఇంకా, రసాయన, జీవ, రేడియోలాజికల్ మరియు న్యూక్లియర్ (CBRN) పదార్థాలకు సంబంధించిన ప్రమాదకరమైన సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేయడానికి ఇవి 40 రెట్లు ఎక్కువ అవకాశం ఉందని తేలింది. ఈ పోటీదారులలో OpenAI యొక్క GPT-4o మరియు Anthropic యొక్క Claude 3.7 Sonnet వంటి ప్రముఖ నమూనాలు ఉన్నాయి. ఆశ్చర్యకరంగా, అధ్యయనంలో ఉపయోగించిన హానికరమైన ప్రాంప్ట్‌లలో మూడింట రెండు వంతుల మంది మిస్ట్రల్ నమూనాల నుండి సురక్షితం కాని కంటెంట్‌ను విజయవంతంగా పొందినారు, ఇది దుర్బలత్వాల తీవ్రతను నొక్కి చెబుతుంది.

AI భద్రతా లోపాల యొక్క నిజ-ప్రపంచ చిక్కులు

పరిశోధకుల ప్రకారం, ఈ దుర్బలత్వాలు కేవలం సైద్ధాంతిక ఆందోళనలు మాత్రమే కాదు. మల్టీమోడల్ AI అభివృద్ధి మరియు విస్తరణలో "భద్రతకు మొదటి ప్రాధాన్యత" విధానానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వకపోతే, ముఖ్యంగా బలహీన వర్గాలకు గణనీయమైన హాని కలిగే అవకాశం ఉందని ఎంక్రిప్ట్ AI CEO సాహిల్ అగర్వాల్ నొక్కి చెప్పారు.

ఈ విషయమై ఒక AWS ప్రతినిధి స్పందిస్తూ, AI భద్రత మరియు భద్రత సంస్థకు "కోర్ సూత్రాలు" అని ధృవీకరించారు. నమూనా ప్రొవైడర్లు మరియు భద్రతా పరిశోధకులతో కలిసి పనిచేయడానికి, ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి మరియు వినియోగదారులను రక్షించే బలమైన రక్షణలను అమలు చేయడానికి నిబద్ధతను వారు పేర్కొన్నారు. నివేదిక విడుదల సమయానికి, మిస్ట్రల్ ఈ విషయమై ఎటువంటి వ్యాఖ్యను అందించలేదు మరియు మిస్ట్రల్ యొక్క కార్యనిర్వాహక బృందం వ్యాఖ్యానించడానికి నిరాకరించిందని ఎంక్రిప్ట్ AI నివేదించింది.

ఎంక్రిప్ట్ AI యొక్క బలమైన పరీక్షా విధానం

ఎంక్రిప్ట్ AI యొక్క విధానాన్ని "పునరావృతమయ్యే, శాస్త్రీయంగా ధృడమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో ఆధారపడి ఉంటుంది" అని వర్ణించారు. ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్ చిత్ర ఆధారిత ఇన్‌పుట్‌లను (టైపోగ్రాఫిక్ మరియు స్టెనోగ్రాఫిక్ వైవిధ్యాలతో సహా) వాస్తవ దుర్వినియోగ కేసుల నుండి ప్రేరణ పొందిన ప్రాంప్ట్‌లతో మిళితం చేస్తుంది, అగర్వాల్ ప్రకారం. భూగర్భ ఫోరమ్‌లలో పనిచేసే రాష్ట్ర-ప్రాయోజిత సమూహాలు మరియు వ్యక్తులతో సహా హానికరమైన వినియోగదారులు ఈ నమూనాలను దోపిడీ చేయడానికి ప్రయత్నించే పరిస్థితులను అనుకరించడం లక్ష్యం.

ఈ పరిశోధనలో దాగి ఉన్న శబ్దం మరియు స్టెనోగ్రాఫిక్ ట్రిగ్గర్‌ల వంటి ఇమేజ్-లేయర్ దాడులు ఉన్నాయి, ఇవి ఇంతకు ముందు అధ్యయనం చేయబడ్డాయి. అయినప్పటికీ, హానికరమైన వచనం ఒక చిత్రంలో స్పష్టంగా పొందుపరచబడిన టైపోగ్రాఫిక్ దాడుల ప్రభావాన్ని నివేదిక హైలైట్ చేసింది. "ప్రాథమిక ఇమేజ్ ఎడిటర్ మరియు ఇంటర్నెట్ సదుపాయం ఉన్న ఎవరైనా మేము ప్రదర్శించిన దాడులను చేయగలరు" అని అగర్వాల్ పేర్కొన్నారు. నమూనాలు తరచుగా దృశ్యమానంగా పొందుపరచబడిన వచనానికి ప్రత్యక్ష ఇన్‌పుట్‌గా ప్రతిస్పందించాయి, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న భద్రతా ఫిల్టర్‌లను సమర్థవంతంగా దాటవేసింది.

వ్యతిరేక పరీక్షల వివరాలు

ఎంక్రిప్ట్ యొక్క వ్యతిరేక డేటాసెట్‌లో ప్రత్యేకంగా CSAM దృశ్యాలను లక్ష్యంగా చేసుకుని రూపొందించిన 500 ప్రాంప్ట్‌లు ఉన్నాయి, CBRN దుర్బలత్వాలను పరిశీలించడానికి రూపొందించిన 200 ప్రాంప్ట్‌లతో పాటు. ఈ ప్రాంప్ట్‌లు బహుళ విధాన పరిస్థితులలో నమూనాల స్థితిస్థాపకతను అంచనా వేయడానికి ఇమేజ్-టెక్స్ట్ జతలుగా మార్చబడ్డాయి. CSAM పరీక్షలలో లైంగిక చర్యలు, బ్లాక్‌మెయిల్ మరియు గ్రూమింగ్‌తో సహా వివిధ వర్గాలు ఉన్నాయి. ప్రతి సందర్భంలో, మానవ మూల్యాంకకులు నమూనాల ప్రతిస్పందనలను సమీక్షించి, పరోక్ష సమ్మతి, సూచించే భాష లేదా హానికరమైన కంటెంట్ నుండి వైదొలగడంలో ఏదైనా వైఫల్యాన్ని గుర్తించారు.

CBRN పరీక్షలు విషపూరిత రసాయన ఏజెంట్ల సంశ్లేషణ మరియు నిర్వహణ, జీవ ఆయుధ పరిజ్ఞానం, రేడియోలాజికల్ బెదిరింపులు మరియు అణు వ్యాప్తిని అన్వేషించాయి. అనేక సందర్భాల్లో, నమూనాలు ఆయుధ-గ్రేడ్ పదార్థాలు మరియు పద్ధతులను కలిగి ఉన్న అత్యంత వివరణాత్మక ప్రతిస్పందనలను అందించాయి. నివేదికలో పేర్కొన్న ఒక ప్రత్యేకంగా ఆందోళనకరమైన ఉదాహరణ, VX నాడీ ఏజెంట్ యొక్క పర్యావరణ నిలకడను పెంచడానికి రసాయనంగా సవరించే పద్ధతిని వివరించింది, ఇది స్పష్టమైన మరియు ప్రస్తుత ప్రమాదాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.

బలమైన అమరిక లేకపోవడం: ఒక ముఖ్యమైన దుర్బలత్వం

దుర్బలత్వాలకు ప్రధానంగా పోస్ట్-ట్రైనింగ్ సేఫ్టీ ట్యూనింగ్‌లో బలమైన అమరిక లేకపోవడమే కారణమని అగర్వాల్ పేర్కొన్నారు. ఎంక్రిప్ట్ AI ఈ పరిశోధన కోసం పిక్స్ట్రల్ నమూనాలను ఎంచుకుంది, ఎందుకంటే వాటి పెరుగుతున్న ప్రజాదరణ మరియు పబ్లిక్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ద్వారా విస్తృత ప్రాప్యత ఉంది. "పరీక్షించకుండా వదిలేస్తే బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉండే నమూనాలు విస్తృత ప్రమాదాలను కలిగిస్తాయి, అందుకే మేము వాటిని ప్రారంభ విశ్లేషణ కోసం ప్రాధాన్యతనిస్తాము" అని ఆయన పేర్కొన్నారు.

ప్రస్తుత బహుళ విధాన కంటెంట్ ఫిల్టర్‌లు సందర్భోచిత అవగాహన లేకపోవడం వల్ల ఈ దాడులను గుర్తించడంలో తరచుగా విఫలమవుతాయని నివేదిక యొక్క ముఖ్యాంశాలు సూచిస్తున్నాయి. సమర్థవంతమైన భద్రతా వ్యవస్థలు "సందర్భోచితంగా తెలుసుకోవాలి", ఉపరితల-స్థాయి సంకేతాలను మాత్రమే కాకుండా, అవి కాపాడుతున్న వ్యాపార తర్కాన్ని మరియు కార్యాచరణ సరిహద్దులను కూడా అర్థం చేసుకోగలగాలని అగర్వాల్ వాదించారు.

విస్తృత చిక్కులు మరియు కార్యాచరణకు పిలుపు

ఈ విషయాల చిక్కులు సాంకేతిక చర్చలకు మించినవి. అమాయక చిత్రాలలో హానికరమైన సూచనలను పొందుపరిచే సామర్థ్యం సంస్థ బాధ్యత, ప్రజల భద్రత మరియు పిల్లల రక్షణకు సంబంధించి స్పష్టమైన పరిణామాలను కలిగి ఉందని ఎంక్రిప్ట్ నొక్కి చెప్పింది. మోడల్ సేఫ్టీ ట్రైనింగ్, కాంటెక్స్ట్-అవేర్ గార్డ్‌రెయిల్‌లు మరియు పారదర్శక రిస్క్ డిస్క్లోజర్‌లతో సహా ఉపశమన వ్యూహాలను వెంటనే అమలు చేయాలని నివేదిక కోరింది. అగర్వాల్ పరిశోధనను "మేల్కొలుపు పిలుపు"గా అభివర్ణించారు, బహుళ విధాన AI "నమ్మశక్యం కాని ప్రయోజనాలను అందిస్తుందని, అయితే ఇది ఊహించని మార్గాల్లో దాడి ఉపరితలాన్ని కూడా విస్తరిస్తుంది" అని పేర్కొన్నారు.

మల్టీమోడల్ AI ప్రమాదాలను పరిష్కరించడం

మిస్ట్రల్ AI అభివృద్ధి చేసిన వాటి వంటి మల్టీమోడల్ నమూనాలకు సంబంధించి ప్రస్తుత AI భద్రతా ప్రోటోకాల్‌లలోని కీలక దుర్బలత్వాలను ఎంక్రిప్ట్ AI నివేదిక హైలైట్ చేస్తుంది. చిత్ర మరియు వచన ఇన్‌పుట్‌లను ప్రాసెస్ చేయగల ఈ నమూనాలు భద్రతా ఫిల్టర్‌లు మరియు కంటెంట్ మోడరేషన్ సిస్టమ్‌లకు కొత్త సవాళ్లను అందిస్తాయి. సాంప్రదాయ వచన ఆధారిత ఫిల్టర్‌లను దాటవేస్తూ, చిత్రాలలో హానికరమైన సూచనలను పొందుపరిచే సామర్థ్యం CSAM మరియు రసాయన ఆయుధాలను సృష్టించడానికి సూచనలతో సహా ప్రమాదకరమైన సమాచారాన్ని వ్యాప్తి చేయడానికి గణనీయమైన ప్రమాదాన్ని సృష్టిస్తుంది.

మెరుగైన భద్రతా చర్యల అవసరం

AI నమూనాల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణలో మెరుగైన భద్రతా చర్యల కోసం నివేదిక అత్యవసరంగా నొక్కి చెబుతుంది. ఈ చర్యలలో ఇవి ఉండాలి:

• బలమైన అమరిక శిక్షణ: AI నమూనాలు మానవ విలువలు మరియు నైతిక సూత్రాలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించడానికి కఠినమైన అమరిక శిక్షణను పొందాలి. హానికరమైన కంటెంట్ ఉత్పత్తిని నిరోధించడం మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క బాధ్యతాయుతమైన వినియోగాన్ని ప్రోత్సహించడంపై ఈ శిక్షణ దృష్టి పెట్టాలి.

• సందర్భోచిత-అవగాహన గార్డ్‌రెయిల్‌లు: భద్రతా వ్యవస్థలు సందర్భోచితంగా తెలుసుకోవాలి, అంటే AI నమూనాలు ఉపయోగించబడుతున్న సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవాలి మరియు తదనుగుణంగా వాటి ప్రతిస్పందనలను స్వీకరించగలగాలి. ఉపరితల-స్థాయి సంకేతాలపై ఆధారపడకుండా, వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌ల వెనుక ఉన్న అర్థం మరియు ఉద్దేశాన్ని విశ్లేషించగల అధునాతన అల్గారిథమ్‌ల అభివృద్ధికి ఇది అవసరం.

• పారదర్శక రిస్క్ డిస్క్లోజర్‌లు: డెవలపర్‌లు వారి AI నమూనాలతో సంబంధం ఉన్న ప్రమాదాల గురించి పారదర్శకంగా ఉండాలి మరియు ఆ ప్రమాదాలను తగ్గించే మార్గాలపై స్పష్టమైన మార్గదర్శకత్వాన్ని అందించాలి. ఇది భద్రతా ఫిల్టర్‌లు మరియు కంటెంట్ మోడరేషన్ సిస్టమ్‌ల పరిమితులను బహిర్గతం చేయడంతోపాటు, హానికరమైన కంటెంట్‌ను నివేదించడానికి వినియోగదారులకు సాధనాలను అందించడం కూడా కలిగి ఉంటుంది.

• నిరంతర పర్యవేక్షణ మరియు మూల్యాంకనం: సంభావ్య భద్రతా దుర్బలత్వాలను గుర్తించడానికి మరియు పరిష్కరించడానికి AI నమూనాలను నిరంతరం పర్యవేక్షించాలి మరియు మూల్యాంకనం చేయాలి. అభివృద్ధి చెందుతున్న బెదిరింపుల కంటే ముందు ఉండటానికి మరియు తదనుగుణంగా భద్రతా చర్యలను స్వీకరించడానికి కొనసాగుతున్న పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి అవసరం.

సహకారం యొక్క పాత్ర

మల్టీమోడల్ AI యొక్క ప్రమాదాలను పరిష్కరించడానికి AI డెవలపర్‌లు, భద్రతా పరిశోధకులు, విధాన రూపకర్తలు మరియు ఇతర వాటాదారుల మధ్య సహకారం అవసరం. కలిసి పనిచేయడం ద్వారా, ఈ సమూహాలు AI యొక్క ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి మరియు ఈ సాంకేతికత సమాజానికి ప్రయోజనం చేకూర్చేలా చూడటానికి సమర్థవంతమైన వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేయగలవు.

ముందుకు సాగే మార్గం

ఎంక్రిప్ట్ AI నివేదిక నియంత్రించబడని AI అభివృద్ధి యొక్క సంభావ్య ప్రమాదాల గురించి స్పష్టమైన రిమైండర్‌గా పనిచేస్తుంది. నివేదికలో గుర్తించిన భద్రతా దుర్బలత్వాలను పరిష్కరించడానికి క్రియాశీలక చర్యలు తీసుకోవడం ద్వారా, మల్టీమోడల్ AIని బాధ్యతాయుతంగా అభివృద్ధి చేసి, విస్తరించామని, హాని కలిగించే ప్రమాదాలను తగ్గిస్తూ మరియు సంభావ్య ప్రయోజనాలను పెంచుతున్నామని మేము నిర్ధారించుకోవచ్చు. AI యొక్క భవిష్యత్తు అభివృద్ధి ప్రక్రియలో ప్రతి దశలో భద్రత మరియు నైతికతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వగల మన సామర్థ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అప్పుడు మాత్రమే మనం AI యొక్క పరివర్తన సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయగలము మరియు సమాజాన్ని దాని సంభావ్య హానిల నుండి రక్షించగలము.