AI炒作与未来功能竞赛中的安全雷区

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在技术进步的世界里，当前的流行语是“人工智能炒作”，未来乌托邦的承诺往往掩盖了需要我们关注的真正挑战。在五年内完全自主、自动驾驶的人工智能代理的宏伟愿景中，一个关键的安全问题潜伏在阴影中——即时注射。

这个问题对大型语言模型(LLM)的功能和安全构成了重大威胁，解决这个问题对于确保人工智能的负责任的发展至关重要。

人工智能的乐观愿景和当前现实

人工智能进步的长期倡导者比尔·盖茨(Bill Gates)设想了一个人工智能代理无缝集成到我们生活的方方面面的未来。从普及医疗保健到协助日常活动，潜力似乎是无限的。然而，在提议的时间框架内实现如此雄心勃勃的目标是否现实值得怀疑。随着预测和交付之间的差距扩大，马斯克对完全自动驾驶汽车的持续预测也面临执行挑战。

此外，盖茨的乌托邦式愿景忽略了让人工智能成为我们生活无缝部分的实际障碍。人工智能目前的功能还达不到理想化的描述。例如，人工智能代理在五年内帮助几乎任何活动和生活领域的承诺似乎过于乐观。挑战不仅在于解决偏见，还在于提供切实可靠的结果。当我们在人工智能宣传和当前现实之间的差距中航行时，显而易见的是，设定现实的期望对于避免幻灭和促进有意义的进步至关重要。

AI的易受骗性和及时注射的威胁

人工智能领域的知名人士西蒙·威廉森(Simon Willison)强调了当前大型语言模型固有的一个关键漏洞——它们在设计上非常容易受骗。最前沿的问题是即时注射，这是一个安全障碍，可能会破坏人工智能的潜在优势。LLM旨在无识别地响应提示，容易受到攻击者的攻击，攻击者可以通过注入恶意指令来操纵它们。

快速注射不是一个假设的问题，而是一个需要立即关注的切实威胁。威廉森对人工智能模型易受骗性的洞察引发了一个危险信号，强调了强大安全措施的必要性。挑战不仅在于承认问题，还在于找到超越传统网络安全方法的切实可行的解决方案。随着我们预期人工智能代理在面向公众的角色中的部署，即时注入问题变得更加紧迫，要求为安全的人工智能未来提供紧急解决方案。这是一场与时间的赛跑，在人工智能模型成为恶意行动的管道之前，加强它们容易受骗的本质。

谈判人工智能炒作和安全现实的十字路口

在对人工智能进步的不懈追求中，解决真实而紧迫的挑战而不是屈服于宏伟承诺的诱惑至关重要。人工智能的未来可能拥有非凡的可能性，但如果不齐心协力投资人工智能安全，我们就有可能将宣传变成反乌托邦现实。即时注射是一个令人生畏的障碍，需要创新的解决方案来教授人工智能识别和认证。

当我们努力应对人工智能未来的不确定性时，问题仍然存在:我们能否确保通往人工智能乌托邦的道路，并防止它成为不可预见的安全威胁的滋生地？研究人员、开发人员和政策制定者有责任合作并引导人工智能发展走向一个不仅技术先进，而且安全可靠的未来。通往人工智能卓越的旅程必须以负责任的创新为标志，牢记如果被忽视，可能会掩盖这一变革性技术的潜在好处的挑战。

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