DEF CONでハッカーたちがいたずらをしてAIの脆弱性を暴露

Hackers at DEF CON expose AI vulnerabilities through pranks

ラスベガスで開催されるDEF CONハッキングカンファレンスでは、知恵とテクノロジーの魅力的な衝突が行われます。ハッカーたちは、Google、Meta Platforms、OpenAIなどの業界の巨人が開発した大規模な言語モデル(LLM)の欠陥やバイアスを明らかにするため、悪戯なトリックを駆使してAIアルゴリズムをテストします。このホワイトハウスの支援を受けた前例のないコンテストは、AI開発者が生成型AIシステムに悩まされる複雑な課題に対処できるガードレールの構築に一歩近づくことを目指しています。

また読む:OpenAIのAI検出ツールはAI生成コンテンツの74%を検出できません

「悪い数学」の解明:AIの脆弱性を解き明かす

ジョージア州サバンナ出身の学生、ケネディ・メイズは、AIアルゴリズムに挑戦するミッションに乗り出しました。彼女は魅力的な対話の末に、アルゴリズムを「9 10 = 21」と宣言させることに成功しました。軽いいたずらに見えるこの行為には、AIシステム内に潜む制限やバイアスを明らかにするというより深い目的があります。

また読む:数学の方程式が線形回帰モデルの構築にどのように使われるか

タイタンの戦い:人間対AI

DEF CONのハッカーたちは、156台のラップトップを手に、世界でも最も先進的なAIモデルに勝つためのクエストに乗り出しました。これらの8つのモデルは、ハッカーがさまざまな問題を解明しようとする中で、些細な問題から潜在的に危険な問題までを抱えています。ハッカーたちは、これらのモデルに人間らしさを主張させたり、誤った情報を広めたり、虐待を推奨したりすることを試みています。

また読む:人工知能対人間の知能:トップ7の違い

ガードレールの探求:AIビーストの制御

大規模な言語モデルは、産業やプロセスを再構築する可能性を持っています。しかし、それらはまた、世界的な規模で不正確さや不正義を引き起こすことができる固有のバイアスや欠陥を抱えています。ホワイトハウスの支持を受けたDEF CONのコンテストは、LLMに関連する問題を抑制するためのセーフガードの確立を企業に促すことを目指しています。

バイアスの解明:トリッキーな数学以上の懸念

ケネディ・メイズにとって、課題は「悪い数学」よりも深いレベルで続きます。AIモデルに内在するバイアスは、特に人種差別などの問題の文脈で、重大な懸念を引き起こします。メイズの実験は、AIモデルが偶然にも憎悪に満ちた差別的な発言を支持する可能性があり、偏見の拡散の懸念が生じることを示しました。

また読む:FraudGPT:AIパワードサイバー犯罪ツールの驚異的な台頭

「責任あるAI」の追求

バイデン政権のディープリー・ナショナル・サイバー・ディレクターであるカミール・スチュワート・グロスターは、AIの乱用や操作を防ぐことの重要性を強調しています。ホワイトハウスの取り組みは、AIのためのブループリントやAIに関する行政命令などのイニシアチブを含んでいます。目標は、安全で透明性のある安全なAIシステムの開発を促進することです。

また読む:AI信頼カーブに先んじて:オープンソースの責任あるAIツールキットが公開されました

脆弱性の暴露:協力の呼びかけ

ハッキングコンテストは、AIの脆弱性に対処する緊急性を高め、テクノロジー企業がさらなる努力をすることを促しています。このコンテストは、ハッカーや研究者の監視や検証に耐えるより堅牢なAIシステムを作成するため、AI開発者を駆り立てる触媒となっています。

また読む:オープンAI、Google、Microsoft、およびAnthropicが安全なAIのために結束

展望:AIテストの未来

この競争により、ハッカーたちはAIシステムの限界をテストし続けることで、LLMの利点と欠点についての認識を高めます。AIは莫大な潜在能力を秘めていますが、強力である一方で、知恵の泉ではありません。ペンタゴンとAI業界の関係者は、AIの能力をより良く評価し、その限界を理解するために協力しています。

また読む:仮説検定のすべてを学ぶ!

私たちの言い分

DEF CONコンテストは、AIテクノロジーの進化において画期的な瞬間となります。ハッカーたちは、脆弱性とバイアスを明らかにすることで、より責任ある倫理的なAIシステムの開発に貢献しています。技術の進化が続く中で、ハッカー、研究者、テクノロジー企業は共に、バイアスや不正確さを増幅させずに社会を力強く、正しく、活気づけるAIの未来を築いていくでしょう。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

AIニュース

「OpenAIがより大きく、より凶暴で、より奇妙なチャットボットを発表」

「GPTは、ユーザーがゼロのコーディング経験でも独自の完全にカスタマイズ可能なチャットボットを作成できると約束しています」

AI研究

マイクロソフトリサーチと清華大学の研究者たちは、「思考の骨格(SoT):LLMの生成を加速するための新しい人工知能の手法」という提案を行いました

大型言語モデル(LLM)であるGPT-4やLLaMAなどは、技術的な風景を確実に変えました。しかし、処理速度の遅さは、広範な応用性...

データサイエンス

データ再構築の革命:広範な情報検索におけるAIのコンパクトな解決策

最近の進展により、ロスアラモス国立研究所の研究チームが、画期的な人工知能(AI)手法を開拓し、データ処理における前例の...

AI研究

このMicrosoftのAI研究ケーススタディでは、MedpromptがGPT-4の医学を超えた専門能力をドメイン固有のトレーニングなしでどのように向上させるかが明らかにされています

マイクロソフトの研究者が、ドメイン特化のトレーニングなしでGPT-4が医療の質問に答える能力を向上させる課題に取り組みまし...

機械学習

Pixis AIとは、コードを書かずにAIソリューションを提供する新興のスタートアップです

AIモデルのトレーニングには膨大な情報が必要です。しかし、すべての情報が同じではありません。モデルをトレーニングするた...

AIニュース

ロボットは人間と同じく植物を育てることができますが、より少ない量の水を使用します

カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、人間と同じように植物を育てることができ、より多くの水を節約することがで...