IBM의 최신 연구에 따르면 걱정스러운 현상이 나타납니다. GPT-4 및 GPT-3.5와 같은 대형 언어 모델은 쉽게 속이거나 악의적 인 코드를 생성하거나 허위 보안 조언을 제공 할 수 있습니다. 연구원들은 기본적인 영어 지식과 모델 교육 데이터에 대한 간단한 이해조차도 공격자는 이러한 AI 챗봇을 성공적으로 조작 할 수 있다고 지적했습니다. 이 발견은 특히 사이버 보안 분야에서 현재 AI 기술의 잠재적 위험을 강조합니다.
GPT-3.5 및 GPT-4는 더 높은 취약성을 보여 주면서 사기에 직면하여 다른 AI 모델의 성능에 상당한 차이가 있습니다. 이 차이는 모델의 교육 데이터 척도, 아키텍처 설계 및 대화 생성 메커니즘과 관련이있을 수 있습니다. 이 연구는 또한 이러한 취약점의 위협 수준이 보통으로 평가되지만 해커가 악용하면 결과가 매우 심각 할 수 있음을 보여줍니다. 예를 들어, 악의적 인 행위자는 이러한 모델을 통해 위험한 보안 조언을 전파하거나 사용자의 민감한 정보를 훔칠 수도 있습니다.
연구팀은 이러한 취약점이 널리 활용되지 않았지만 AI 개발자와 기업은이 문제에 큰 중요성을 부여해야한다고 강조했다. 다양한 분야에서 AI 기술을 광범위하게 사용함으로써 보안과 신뢰성이 특히 중요해졌습니다. 연구원들은 미래의 AI 모델이 사기 투입물을 식별하고 방어하는 능력을 향상시키기 위해 적대 훈련을 강화해야한다고 제안합니다.
또한이 연구는 AI 윤리 및 규제에 대한 심층적 인 토론을 촉발했습니다. AI 기술의 빠른 개발로 혁신과 보안의 균형을 찾는 방법은 글로벌 기술 인터페이스가 직면 한 일반적인 과제가되었습니다. 전문가들은 정부 및 관련 기관에 기술이 남용되는 것을 방지하기 위해 엄격한 AI 사용 규정을 개발하도록 요구합니다.
전반적으로 IBM의 연구는 AI 필드에 대한 모닝콜을 들었습니다. 대형 언어 모델은 자연어 처리에서 강력한 기능을 보여 주지만 잠재적 인 보안 위험은 무시할 수 없습니다. 앞으로 AI 기술의 추가 개발은 성과를 향상시켜야하며, 보안 및 윤리적 문제에 더 많은 관심을 기울여 사회에 실질적인 가치를 가져올 수 있도록해야합니다.