AI快速安全内部： Why Stopping Every LLM 剥削是不可能的

本期编译精选。

【导语】如果你最近看过AI演示，你可能听说过很多关于护栏。这是一个恰当的类比：就像高速高速公路需要钢制屏障来防止灾难性相撞一样，大型语言模型(LLMs)需要即时安全来保持用户的交互安全且可预测。捕捉？大赦国际没有普遍的安全标准。

如果你最近看过AI演示，你可能听说过很多关于护栏。这是一个恰当的类比：就像高速高速公路需要钢制屏障来防止灾难性相撞一样，大型语言模型(LLMs)需要即时安全来保持用户的交互安全且可预测。捕捉？大赦国际没有普遍的安全标准。每个公司都在发明自己的苍蝇规则

什么是AI即时保安？

有限责任公司需要准则，这些准则采取迅速工程和迅速安全的形式。即时工程是指确定LLM遵循的语言风格和一般标准。即时安全就是建立墙壁和结构准则，使LLM更能抵御攻击。

以花鸟网站的聊天员为例，即时工程的一部分将是确保LLM使用合适的风格和语气来适应品牌。

第一个快取(top)是缺乏足够上下文的弱取快取的例子。第二个快取（从下而上）是工程快取的模样。（编辑：PCMag/PN0) （波兰语）

您不会希望用户的提问能给出面粉而非花卉的回应。一个LLM提供稍有不正确的信息或偏离其及时性，可能似乎无害，但安全影响可能很严重

这是粗糙的即时注射攻击的例子。这种攻击可能更为复杂，并会缓慢地使有关AI偏离其既定参数。（编辑：PCMag)

视LLM的部署情况而定，它可以访问保密信息，例如雇员登录证书或后端数据库。对无担保模型的恶意查询可能使一个有帮助的助手变成一个等待发生的数据破损。

（原文共 8 张图片，此处展示前 3 张，更多图片请前往原文查看）

（编译自 PCMag；原文