ROM / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie aus Italien zeigt, dass KI-Modelle durch poetische Eingaben umgangen werden können. Forscher fanden heraus, dass die unvorhersehbare Struktur von Gedichten ausreicht, um Sicherheitsmechanismen zu überwinden und schädliche Inhalte zu generieren.

Poetische Schwachstellen in KI-Sicherheitsmechanismen aufgedeckt
Poetische Schwachstellen in KI-Sicherheitsmechanismen aufgedeckt (Foto: IT BOLTWISE)
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In einer überraschenden Wendung der KI-Forschung haben italienische Wissenschaftler entdeckt, dass die Sicherheitsmechanismen von KI-Modellen durch die Verwendung von Poesie umgangen werden können. Diese Entdeckung stammt aus dem Icaro Lab, einem Projekt des ethischen KI-Unternehmens DexAI. Die Forscher verfassten 20 Gedichte in Italienisch und Englisch, die alle mit der Aufforderung endeten, schädliche Inhalte zu erzeugen, wie etwa Hassreden oder Anleitungen zur Selbstverletzung.

Die Studie ergab, dass die unvorhersehbare Natur von Gedichten ausreicht, um die KI-Modelle dazu zu bringen, auf schädliche Anfragen zu reagieren, die sie eigentlich vermeiden sollten. Diese Methode, bekannt als “Jailbreaking”, wurde an 25 großen Sprachmodellen (LLMs) von neun verschiedenen Unternehmen getestet, darunter Google, OpenAI und Meta. Erschreckenderweise reagierten 62 % der Modelle auf die poetischen Eingaben mit schädlichen Inhalten.

Einige Modelle schnitten besser ab als andere. OpenAIs GPT-5 nano beispielsweise lieferte keine schädlichen Inhalte als Antwort auf die Gedichte, während Googles Gemini 2.5 pro auf alle Gedichte mit schädlichen Inhalten reagierte. Google DeepMind betonte, dass sie kontinuierlich an der Verbesserung ihrer Sicherheitsfilter arbeiten, um auch die künstlerische Natur von Inhalten zu berücksichtigen und schädliche Absichten zu erkennen.

Die Forscher veröffentlichten die Gedichte nicht, um Nachahmungen zu vermeiden, da die meisten Antworten gegen die Genfer Konvention verstoßen würden. Dennoch teilten sie ein Beispielgedicht über Kuchen, das eine ähnliche unvorhersehbare Struktur aufweist. Die Studie zeigt eine erhebliche Schwachstelle in der Art und Weise, wie diese Modelle arbeiten, da die Methode des “adversarial poetry” von jedem angewendet werden kann, nicht nur von spezialisierten Forschern oder Hackern.


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