Фото: Pixabay Специалисты Университета Бен-Гуриона опубликовали исследование, которое показывает: несмотря на многочисленные меры предосторожности, большинство современных языковых моделей остаются уязвимыми для манипуляций и могут выдавать запрещённую или вредную информацию. Работа размещена на платформе научных препринтов arXiv. Авторы исследования изучали как так называемые «тёмные» языковые модели — алгоритмы, созданные без фильтрации нежелательного контента, — так и популярных представителей вроде ChatGPT, которым уже внедрены механизмы цензурирования. Тем не менее, оказалось, что даже эти модели можно обмануть, используя специальные методы обхода фильтров — джейлбрейки. Первоначально исследование было направлено на анализ использования незащищённых моделей для генерации контента порнографического характера с включением изображений реальных людей. Однако в ходе работы специалисты убедились, что уязвимыми остаются и многие общедоступные ИИ-инструменты. Методы обхода, обнародованные ранее, по-прежнему срабатывают, а новые способы появляются быстрее, чем разработчики успевают их нейтрализовать. Наиболее тревожным открытием стало выявление универсального подхода к «взлому» языковых моделей, позволяющего систематически обходить защиту. С его помощью исследователи получали от чат-ботов пошаговые инструкции по осуществлению запрещённых действий: от взлома сетей и отмывания денег до инструкций по созданию взрывчатых веществ. Эти сценарии подтверждают растущий риск злоупотреблений — как со стороны конечных пользователей, так и через специально разработанные «тёмные» версии языковых моделей. Учёные подчеркивают, что даже если такие модели не обучаются напрямую на запрещённой информации, часть нежелательного контента всё равно может проникать в их базу знаний в процессе обучения. На данный момент не существует надёжного технического способа полностью устранить это явление. Поэтому, по мнению исследователей, необходим более строгий и системный подход к фильтрации контента и ограничению возможностей моделей по интерпретации вредных запросов. Результаты исследования вновь ставят перед разработчиками и регуляторами задачу — найти баланс между открытостью языковых моделей и эффективным контролем над потенциально опасной информацией.