최근 AI 연구 분야에서의 획기적인 발견은 광범위한 관심을 끌었다. "시 공격"이라는 혁신적인 기술을 통해 연구원들은 OpenAI의 ChatGpt 모델에 대한 교육 데이터의 원천을 성공적으로 공개했습니다. 이 발견은 현재 대형 언어 모델에서 잠재적 보안 취약점을 노출시킬뿐만 아니라 AI 시스템의 개인 정보 보호 메커니즘에 대한 경보라고도합니다.
"시적 공격"의 핵심 전략은 chatgpt 모델이 특정 단어 나 문구를 반복하여 교육 데이터에 포함 된 민감한 정보를 유출하도록 유도하는 것입니다. 충격적인 것은이 간단한 공격 방법이 전화 번호, 이메일 주소 등을 포함한 개인 개인 정보 보호 데이터를 성공적으로 추출 할 수 있다는 것입니다. 이 취약점의 발견은 데이터 보안에서 현재 AI 시스템의 취약성을 강조합니다.
연구팀은 공식적으로 8 월 30 일 에이 보안 취약점에 대해 OpenAI에 정보를 제공했지만 지금까지 OpenAI는 아직 이에 응답하지 않았습니다. 이 사건은 AI 시스템의 투명성과 보안에 대한 업계의 심층적 인 사고를 다시 한 번 촉발 시켰으며, 관련 기관이 AI 모델의 개발 및 배포 프로세스를 재검토하도록 유도했습니다.
보안 문제 외에도이 연구는 AI 기술 개발의 환경 비용 문제를 강조합니다. 연구원들은 텍스트와 이미지를 생성 할 때 생성 AI 모델에 의해 소비되는 에너지가 놀랍고이 고 에너지 소비 모델은 지속 가능한 개발의 개념과 상반된다고 지적합니다. 따라서 AI 기술의 발전을 촉진하는 동안 AI를 사용하는보다 환경 친화적 인 방법을 달성하는 방법은 긴급하게 해결 해야하는 중요한 문제가되었습니다.
이 연구는 현재 AI 시스템의 기술적 결함을 보여줄뿐만 아니라 AI 산업의 미래 개발 방향을 지적합니다. AI 기술의 획기적인 발전을 추구하는 동안 개인 정보 보호 및 에너지 소비와 같은 주요 문제를 신중하게 처리해야한다는 것을 상기시켜줍니다. 기술 혁신, 개인 정보 및 보안 및 환경 보호 사이의 관계를 균형을 유지함으로써 AI 기술이 인간 사회에 진정으로 도움이되도록 할 수 있습니다.