Закон ЕС о искусственном интеллекте требует, чтобы все системы искусственного интеллекта, генерирующие синтетический текст, включали водяные знаки, доступные для машинного чтения и обнаружения, используя устойчивые, взаимодействующие технические решения с двумя слоями. Это касается всех моделей ИИ, включая открытые, и распространяется на любые услуги, доступные гражданам ЕС, независимо от их местоположения. Несоблюдение требований может привести к штрафам в размере до 35 миллионов евро или доли годового дохода, при этом поставщики моделей ИИ, представляющих системную угрозу, подвергаются повышенной ответственности.
Закон ЕС о искусственном интеллекте требует водяных знаков текста, сгенерированного ИИ, с августа 2024 года
Когда полезность подавляет причинную осторожность: контекстно-зависимое подавление и восстановление в LLM
Исследование показывает, что большие языковые модели систематически подавляют «причинную осторожность» — тенденцию воздерживаться от причинных суждений при отсутствии достаточных доказательств — при переходе от академических к практическим консультационным контекстам. Это подавление происходит несмотря на то, что модели сохраняют базовую способность, что подтверждается возможностью восстановления осторожного рассуждения с помощью специфических промптов.
NRT-Bench: Многоходовое красное тестирование агентов ЛЛМ в критически важных системах
NRT-Bench представляет бенчмарк для многоходового красного тестирования агентов ЛЛМ, работающих в симулированной атомной электростанции. В четырех передовых моделях операторов в 8,7% до 12,1% атак приводят к потере критической функции безопасности, при этом уязвимости в основном не пересекаются между моделями. Эффективность защит значительно варьируется в зависимости от модели, что демонстрирует сильную зависимость от модели.
Защита от автоматизированных атак на агентные ИИ
Системы агентных ИИ сталкиваются с растущими угрозами со стороны автоматизированных атак, основанных на моделях. Новая стратегия защиты — Контекстная дезориентация через прогрессивное вовлечение (CMPE) — снижает успех атакантов до двух порядков и почти полностью устраняет подтвержденные успехи атак в тестах на стандартах.
REDACT: Мультималярный бенчмарк по обнаружению персональных данных с систематическим контролем
REDACT представляет систематически контролируемый мультималярный бенчмарк для обнаружения персональных данных, включающий 51 тип сущностей, 4127 паттернов поверхностных форм и 25 языков. Бенчмарк оценивает пять детекторов на 1000 записях, показывая, что модели на основе правил не справляются с высококритичными данными, в то время как модели на основе больших языковых моделей показывают лучшие результаты, особенно в высокочувствительных категориях. Оценка LLM без ссылки на эталон подтверждает, что назначение чувствительности по уровням является наиболее сложной осью оценки.
Переоценивание привилегий при выборе инструментов в агентах на основе языковых моделей
Агенты на основе языковых моделей часто выбирают инструменты с высокими привилегиями, несмотря на наличие достаточных альтернатив с более низкими привилегиями. Это поведение, связанное с переоцениванием привилегий, усиливается при временных сбоях инструментов и не стабилизируется при общем обеспечении безопасности. Новый метод постобучения, ориентированный на привилегии, снижает ненужное использование инструментов с высокими привилегиями, сохраняя при этом функциональность агента.