OXFORD / LONDON (IT BOLTWISE) – Britische Forscher haben eine neue Methode entwickelt, um die Risiken von Künstlicher Intelligenz zu minimieren, indem sie die KI ausschließlich mit ungefährlichen Daten trainieren.
Die University of Oxford, EleutherAI und das UK AI Security Institute haben eine innovative Studie veröffentlicht, die zeigt, wie Künstliche Intelligenz (KI) sicherer gemacht werden kann. Anstatt nachträglich Filter einzubauen, die oft umgangen werden können, setzen die Forscher auf ein selektives Training mit ungefährlichen Daten. Diese Methode soll verhindern, dass die KI für schädliche Zwecke missbraucht wird.
Generative KI-Modelle wie ChatGPT sind in vielen Bereichen nützlich, bergen jedoch das Risiko des Missbrauchs. Herkömmliche Sicherheitsfilter sind oft nicht ausreichend, um gefährliche Anfragen zu blockieren. Die Forscher um Yarin Gal von der University of Oxford haben daher einen neuen Ansatz entwickelt, der von Anfang an auf Sicherheit setzt. Ihre Ergebnisse wurden im Open-Access-Archiv arXiv veröffentlicht.
Ein zentrales Problem bei der Entwicklung von KI ist die Absicherung gegen Missbrauch. Offene Sprachmodelle und Bildgeneratoren können leicht manipuliert werden, um illegale Inhalte zu erstellen. Die Forscher betonen die Notwendigkeit robuster Schutzmaßnahmen, um solche Manipulationen zu verhindern. Ihr modifiziertes Textmodell wurde mit bis zu 25.000 Artikeln zu biologischen Bedrohungen trainiert und zeigte sich dabei deutlich effektiver als bisherige Methoden.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Strategien, die oft leicht umgangen werden können, erwies sich die Filterung der Vorab-Trainingsdaten als besonders widerstandsfähig. Selbst unter fortlaufenden Angriffen blieb das Modell stabil und überstand zahlreiche Feinabstimmungsversuche. Diese Forschung könnte einen wichtigen Beitrag zur sicheren Verbreitung von KI-Modellen leisten, ohne das Risiko eines Missbrauchs zu erhöhen.
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