Openai недавно сделал важный шаг в области безопасности искусственного интеллекта, демонстрируя свою ведущую стратегию тестирования красной команды, особенно в многоэтапном обучении подкрепления и внешним тестированию команды красной команды. Публикуя две новаторские документы, компания не только повышает качество и надежность моделей искусственного интеллекта, но и устанавливает новые стандарты безопасности для всей отрасли.
В первом документе, методы и системы тестирования Openai's Model and System External Red Team, OpenAI подчеркивает эффективность внешних профессиональных команд в определении уязвимостей безопасности, которые можно игнорировать. Эти команды состоят из экспертов в области кибербезопасности и конкретных областей и способны углубляться в границы моделей и выявлять потенциальные смещения и проблемы с контролем.
Вторая статья «Отвратимое и эффективное тестирование красной команды: на основе автоматического генерации вознаграждений и многоэтапного обучения подкрепления», вводит инновационную структуру автоматизации, которая генерирует различные сценарии атаки посредством итеративного обучения подкреплению. Этот подход позволяет OpenAI более всесторонне идентифицировать и устанавливать потенциальную уязвимость и обеспечивать безопасность своих систем ИИ.
Красная командная тестирование стало предпочтительным методом оценки моделей ИИ. Из -за сложности генеративных моделей ИИ трудно провести комплексное тестирование, полагаясь исключительно на методы автоматизации. Таким образом, статья Openai сочетает в себе информацию от людей -экспертов и технологии искусственного интеллекта для быстрого выявления и устранения потенциальных уязвимостей.
В статье OpenAI предложил четыре ключевых шага для оптимизации теста Red Team: во -первых, уточнить тестовый пример и сформировать профессиональную команду; обрабатывать и стандартизировать механизмы обратной связи;
Благодаря быстрому развитию технологии ИИ, важность тестирования красной команды становится все более заметной. Согласно исследованию Gartner, он расходы на генеративный ИИ, как ожидается, вырастут с 5 миллиардов долларов в 2024 году до 39 миллиардов долларов в 2028 году. Это означает, что тестирование Red Team станет неотъемлемой частью цикла выпуска продукта AI.
Благодаря этим инновациям OpenAI не только повышает безопасность и надежность своих моделей, но и устанавливает новые тесты для всей отрасли, способствуя дальнейшему развитию практики безопасности ИИ.
Ключевые моменты:
OpenAI опубликовал две статьи, которые подчеркивают эффективность внешних красных командных тестов.
Многоэтапное обучение подкрепления принимается для автоматического генерации различных сценариев атаки.
Ожидается, что расходы на ИТ на генеративный ИИ будут значительно расти в ближайшие несколько лет, и тестирование красной команды станет еще более важным.