home.social

#детекторы_ии — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #детекторы_ии, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Информационный поток против кода: слепое пятно безопасности ИИ

    Безопасность процессов изменения информационного потока данных от человека к машинному пока остается вне широкого обсуждения, но бизнесу важно понимать, когда процессы, которые могут привести к аварии, уже запущены на атомной электростанции (из-за свойств атомной энергии), не будет иметь значение насколько исправны щитки и распределение проводки в вашем офисе. Программисты выстраивают гардрейлы и правила «можно/нельзя» для агента, выходящего во внешний мир. Но любое такое правило опирается на признак «чему доверять/чему нет». Инъекция промптов не зря стоит первой в OWASP Top-10 for LLM: агент не отличает данные от команды, потому что не отличает, кто и зачем написал текст. Бизнес может максимально защитить свой периметр и код, но модели учатся на цифровых информационных потоков в сети, а агенты уже сейчас читают синтезированный текст. Это и есть системная (информационная) неустойчивость самого принципа работы ИИ и тот, кто увидит это первым, получит преимущество, ровно как в любой структурной неустойчивости. Модели не могут не обучаться (собственного опыта у них нет, им нужны данные), а данные им сейчас поставляют миллионы обычных пользователей, публикуя сгенерированные тексты под своими именами. И сам ИИ помогает обходить свои собственные защиты «очеловечивая» машинные тексты. Доля неразличимых синтетических данных растет и через несколько поколений обновлений модели будут обучаться на собственных данных, превращая информацию в бессмыслицу и исследования показывают траекторию этой деградации. Этот коллапс поначалу не будет громким, но окажется стремительным, глобальным и дорогим - как взрыв ипотечного пузыря. Код будет работать штатно, тесты проходить, но качество решений поплывёт, потому что нарушения будут не в ПО, а в глобальной коммуникации. Избежать этого можно при одном условии - синтетические данные должны добавляться к человеческим, а не вытеснять их, но сейчас пока происходит обратное. И очень важно разобраться именно сейчас, к чему нам нужно готовиться.

    habr.com/ru/articles/1086168/

    #сезон_код_будущего #безопасность_ии #ииагенты #инъекция_промптов #модельный_коллапс #детекторы_ии #llm #синтетические_данные #информационная_безопасность #owasp

  2. Битва двух ёкодзун: почему детекторы ИИ и гуманизаторы делают тексты еще хуже

    В век, когда абсолютно все площадки, включая Хабр, захлебываются под цунами сгенерированного контента, особенно ценными становятся статьи, написанные людьми. Только есть один нюансик: человеческий текст должен быть хорошим. А я как редактор часто становлюсь невольным свидетелем битвы двух ёкодзун: искусственного интеллекта с естественной халтурой. Чума на оба этих дома, честно говоря. В этой статье хочу порассуждать на тему: любой ли сгенерированный контент плох с редакторской точки зрения и становится ли текст живого автора ценным лишь по факту своей «человечности»? Попутно мы разберем: 1. А как на самом деле работают детекторы ИИ и можем ли мы им доверять? 2. Стоит ли от греха подальше прогонять текст, который определяется как сгенерированный, через гуманизаторы, чтобы придать ему живого румянца? 3. Что делать, когда показания разных детекторов расходятся?

    habr.com/ru/companies/cloud_ru

    #контент #seoоптимизация #копирайтинг #экспертный_контент #llmмодели #детекторы_ии #нейросети #nlp #контентмаркетинг #gptzero

  3. Гонка вооружений: топ-5 детекторов нейросетей

    Сегодня мало просто получить текст без ошибок. Бизнесу важно быть уверенным, что за красивыми словами не стоит ИИ вместо эксперта. Рассказываем, какие детекторы действительно умеют вычислять нейросети — и почему абсолютной защиты пока не существует.

    habr.com/ru/companies/timeweb/

    #timeweb_статьи #нейросети #детекторы_ии #GigaCheck #Ai_Detector #Isgen #gptzero #Copyleaks #подборка #обзор

  4. До 5 % новых статей «Википедии» содержат тексты от ИИ

    Исследователи Принстонского университета оценили новые статьи «Википедии» на «машинность». Сравнение до и после распространения больших языковых моделей показало, что почти 5 % материалов на английском языке содержат значительные объёмы текста, который писал искусственный интеллект. В других языковых разделах этот показатель ниже, но явление выражено и там.

    habr.com/ru/articles/883386/

    #Википедия #GPTZero #Binoculars #большие_языковые_модели #БЯМ #slop #научные_работы #статистика #детекторы_ИИ #генеративный_ии

Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.