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微软如何利用 Skeleton Key Discovery 解决 AI 安全问题
生成式人工智能为内容创作、人机交互和问题解决开辟了新的可能性。它可以生成文本、图像、音乐、视频甚至代码，从而提高创造力和效率。但这种巨大的潜力也带来了一些严重的风险。生成式人工智能大规模模仿人类创造内容的能力可能会被恶意滥用 […] 文章微软如何利用万能钥匙发现解决人工智能安全问题首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI生成式人工智能为内容创作、人机交互和问题解决开辟了新的可能性。它可以生成文本、图像、音乐、视频甚至代码，从而提高创造力和效率。但这种巨大潜力也伴随着一些严重的风险。生成式人工智能大规模模仿人类创作内容的能力可能会被不良行为者滥用，以传播仇恨言论、分享虚假信息以及泄露敏感或受版权保护的材料。滥用风险很高，因此必须保护生成式人工智能免受这些利用。尽管生成式人工智能模型的防护措施随着时间的推移得到了显著改善，但保护它们免受利用仍是一项持续不断的努力，就像网络安全中的猫捉老鼠赛跑一样。随着利用者不断发现新的漏洞，研究人员必须不断开发方法来跟踪和应对这些不断演变的威胁。本文探讨了如何评估生成式人工智能的漏洞，并重点介绍了微软研究人员在该领域的最新突破。
什么是生成式 AI 的红队
生成式 AI 中的红队涉及针对潜在的利用场景测试和评估 AI 模型。就像军事演习中红队挑战蓝队的策略一样，生成式 AI 中的红队涉及探测 AI 模型的防御以识别滥用和弱点。
红队此过程涉及故意激怒 AI 生成它旨在避免的内容或揭示隐藏的偏见。例如，在 ChatGPT 的早期，OpenAI 聘请了一支红队来绕过 ChatGPT 的安全过滤器。使用精心设计的查询，该团队利用了该模型，询问有关制造炸弹或进行税务欺诈的建议。这些挑战暴露了模型中的漏洞，促使开发人员加强安全措施并改进安全协议。
红队