OXFORD / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher entwickeln selektives KI-Training mit ungefährlichen Daten, um Missbrauch zu verhindern und die Sicherheit von generativen Modellen zu erhöhen.
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Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) steht vor einer bedeutenden Herausforderung: dem Schutz vor Missbrauch. Forscher der University of Oxford, EleutherAI und des UK AI Security Institute haben eine innovative Methode entwickelt, um dieses Problem anzugehen. Anstatt nachträglich Filter in KI-Systeme zu integrieren, setzen sie auf ein selektives Training mit ausschließlich ungefährlichen Daten. Diese Vorgehensweise soll verhindern, dass die KI für schädliche Zwecke missbraucht wird.
Generative KI-Modelle, wie sie in Anwendungen wie ChatGPT zum Einsatz kommen, sind vielseitig einsetzbar. Sie können jedoch auch für unerwünschte Zwecke genutzt werden, etwa um gefährliche Anleitungen zu erstellen. Bisherige Sicherheitsmaßnahmen, wie das Einbauen von Filtern, haben sich als nicht vollständig zuverlässig erwiesen. Die neue Methode der Forscher zielt darauf ab, das Risiko von Missbrauch bereits im Trainingsprozess zu minimieren.
Ein zentraler Aspekt der Studie war die Vermeidung von Biothreats, also Bedrohungen durch biologische Stoffe. Das modifizierte KI-Modell wurde mit 25.000 Artikeln zu Themen wie Virologie und Biowaffen trainiert und zeigte sich dabei deutlich widerstandsfähiger gegen Manipulationen als bisherige Ansätze. Diese robuste Filterung der Trainingsdaten erwies sich als effektiv, selbst unter fortlaufenden Angriffen.
Die Forscher betonen, dass die Entwicklung robuster Schutzmaßnahmen gegen die Manipulation von KI-Modellen von entscheidender Bedeutung ist. Da offene Modelle von jedermann heruntergeladen und verändert werden können, ist es wichtig, dass die Sicherheitsvorkehrungen bereits im Trainingsprozess integriert werden. Diese neue Methode könnte einen wichtigen Beitrag zur sicheren Nutzung von KI-Technologien leisten und das Vertrauen in deren Einsatz stärken.
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