Безопасность ИИ-систем зависит от взаимодействия моделей

Важно понимать, что проблемы безопасности искусственного интеллекта (ИИ) возникают не только из-за отдельных уязвимостей моделей, но и из-за того, как они взаимодействуют в системе.

Рассмотрим пример многоуровневой системы: генеративная модель обрабатывает входные данные, другая модель оценивает их и генерирует безопасные ответы, а третья модель фильтрует выходные данные по заданным правилам.

Если каждая из этих моделей работает корректно по отдельности, их взаимодействие может привести к неожиданному поведению.

Это означает, что безопасность всей системы зависит не только от качества отдельных компонентов, но и от того, как они интегрированы и взаимодействуют друг с другом.

В таких случаях даже небольшие изменения в интерфейсе между моделями могут привести к каскадным сбоям в безопасности.

Следовательно, тестирование на уровне системы — а не только отдельных моделей — становится критически важным для выявления и устранения угроз.

Для дальнейшего чтения см. статью, рассматривающую методы оценки безопасности в составе сложных ИИ-систем: Why AI safety breaks at the system level