OpenAI 封禁“Spamouflage”相关账号
OpenAI 封禁了与中国关联的“Spamouflage”影响力行动相关账号。该行动利用 AI 研究社交媒体活动、生成帖子,并调试一个此前未报告的网站。
OpenAI 封禁了与中国关联的“Spamouflage”影响力行动相关账号。该行动利用 AI 研究社交媒体活动、生成帖子,并调试一个此前未报告的网站。
OpenAI 封禁了与伊朗关联的影响力内容网络“IUVM”相关的账户。该网络利用 AI 生成和翻译亲伊朗、反以色列及反美国内容的网站文章。
OpenAI 提出“指令层级”方法,旨在训练大语言模型(LLM)优先处理特权指令。当前 LLM 易受提示注入和越狱攻击,导致原始指令被恶意覆盖。该研究通过调整指令优先级来增强模型安全性。
Zama 公司的隐私保护机器学习框架 Concrete ML 现已支持在 Hugging Face Endpoints 上部署,使用全同态加密 (FHE) 技术保护用户数据隐私,预编译模型可直接部署,支持 scikit-learn、ONNX、PyTorch 和 TensorFlow 等传统机器学习框架。
Hugging Face 与 Wiz Research 合作,通过集成 Wiz 的安全工具,提升平台安全性,并开源相关安全工具,以促进 AI/ML 生态系统的安全发展。
推荐理由:Hugging Face 与 Wiz Research 合作,提升平台和 AI/ML 生态系统的安全性,读者可以关注其安全改进和开源合作对行业的影响。
以太坊网络出现安全漏洞,可能导致部分节点拒绝接受区块,引发网络分叉。官方已采取措施修复漏洞,并更新了客户端版本。
推荐理由:原文揭示了以太坊网络面临的安全威胁,并提供了应对措施,读者可以了解其对网络的影响和防范方法。
Hugging Face Hub 提供多种 AI 水印工具,用于标记 AI 生成内容以验证其真实性。这些工具包括在生成过程中嵌入可见或不可见水印,以及使用数据中毒和签名技术来防止非授权图像操纵。水印技术适用于不同类型的数据,如图像、音频、文本等,并面临独特的挑战。Hugging Face Hub 提供开源工具,帮助用户进行不同类型的水印操作。
OpenAI 正在开发评估大语言模型(LLM)辅助创建生物威胁风险的蓝图。在包含生物学专家和学生的评测中,GPT-4 对生物威胁创建准确率的提升至多为轻微水平。该发现虽不足以得出定论,但为后续研究和社区讨论提供了起点。
Secure Learning Lab 推出了 DecodingTrust 平台,用于评估 LLM 的可信度,包括毒性、刻板印象偏见、对抗鲁棒性等多个方面。同时,发布了新的 LLM 安全排行榜,基于 HF 排行榜模板,提供对 LLM 安全性的评估。
推荐理由:DecodingTrust 平台提供了对 LLM 安全性的全面评估,对理解 LLM 的安全性和风险具有重要意义。
OpenAI 启动总额 1000 万美元的 Superalignment Fast Grants,支持超人 AI 系统的对齐与安全研究。资助方向涵盖弱到强泛化、可解释性、可扩展监督等技术领域。
OpenAI 提出“弱到强泛化”这一超级对齐新研究方向,旨在利用深度学习的泛化特性实现用弱监督者控制强模型。该研究展示了初步的积极结果,探索了通过弱监督信号引导更强 AI 系统的可能性。
Ethereum Foundation 的 Protocol Security Research 团队对 c-kzg-4844 库进行了审查和改进,该库用于计算和验证 KZG 承诺,支持 EIP-4844。
OpenAI 正在开发针对高能力 AI 系统的灾难性风险准备方法,以支持其安全性。为此,OpenAI 组建了 Preparedness 团队并发起了一项挑战。
OpenAI 联合 Anthropic、Google 和 Microsoft 宣布 Frontier Model Forum 新任命执行董事,并设立 1000 万美元的 AI Safety Fund。
Devconnect 伊斯坦布尔活动组织者密切关注当地安全状况,鉴于以色列和加沙地带冲突可能带来的风险,目前对活动本身的直接威胁较低,但存在大规模抗议、针对性暴力或伊斯坦布尔部分地区中断的风险。以色列政府已发布警告,要求以色列公民立即离开土耳其。因此,建议高风险群体认真考虑旅行计划。
OpenAI 宣布启动 OpenAI Red Teaming Network,面向领域专家发出公开招募邀请。旨在通过外部专家协作提升其模型的安全性。
Hugging Face 从 2023 年 10 月 1 日起不再接受密码作为 Git 操作的认证方式,建议用户使用更安全的个人访问令牌或 SSH 密钥进行认证。用户需在截止日期前更新认证方法,否则将无法进行 Git 操作。
OpenAI 利用 GPT-4 辅助制定内容政策及执行审核决策。该应用实现了更一致的标签分类,加速了政策优化的反馈循环,并减少了人工审核员的介入需求。
Hugging Face Blog发布了一篇关于使用全同态加密技术保护大型语言模型隐私的研究,该技术允许在加密数据上执行函数,从而在保护模型所有者知识产权的同时,维护用户数据的隐私。
推荐理由:该研究提出了使用全同态加密技术保护大型语言模型隐私的方法,对关注AI安全和隐私的读者有参考价值。
OpenAI 宣布联合成立行业组织 Frontier Model Forum,旨在促进前沿 AI 系统的安全与负责任发展。该论坛将推进 AI 安全研究、确立最佳实践与标准,并协助政策制定者与产业界进行信息共享。
OpenAI 与其他领先实验室通过自愿承诺强化 AI 的安全性、可靠性和可信度。这些举措旨在推动 AI 治理向前发展,确保人工智能技术的安全应用与信任建立。
Hugging Face 于 6 月 12 日对美国商务部 NTIA 的人工智能问责政策请求作出回应,强调文档和透明度规范在推动人工智能问责过程中的作用,并指出需要依靠技术众多利益相关者的全面专业知识、观点和技能来应对技术快速增长带来的挑战。
Ethereum 社区在 2023 年第一季度举办了多项活动,包括 Black Sky 会议探讨主权与隐私的关系、BuildETH 开发者大会、Cluj 开发者聚会系列、Devfolio 学生和开发者支持计划、ETH 北京黑客马拉松等,旨在促进以太坊生态系统的发展和区块链技术的教育。
OpenAI 推出网络安全能力发展资助计划,旨在通过资助和其他支持,促进AI在网络安全领域的应用。
Hugging Face 与 EleutherAI 和 Stability AI 合作,对 Safetensors 库进行了安全审计,确认其安全性,并计划将其作为默认格式。Safetensors 是一个用于保存和加载张量的库,具有安全、懒加载和快速加载等特性。
推荐理由:Hugging Face 对 safetensors 库进行了安全审计,确认其安全性,并计划将其作为默认格式。读者可以了解其安全特性和应用场景。
OpenAI 指出当前是开始思考超级智能治理的合适时机。超级智能被定义为未来比通用人工智能(AGI)能力更强大的 AI 系统。
Hugging Face 被法国数据保护局 CNIL 选入增强支持计划,旨在支持其在数据保护方面的责任理解和实施。Hugging Face 在 BigScience 和 BigCode 项目中已采取多项措施保障隐私,CNIL 的支持将助力其进一步推进 GDPR 合规和提升数据保护透明度。
以太坊基金会公布第二套漏洞,包括Erigon、Go Ethereum、Lodestar等客户端软件以及Deposit Contract、Execution Layer & Consensus Layer Specifications和Solidity等。最高赏金为50,000美元,由scio报告的Lighthouse beacon节点崩溃问题获得。所有漏洞在最新分叉前已修复。
OpenAI 官方宣布其漏洞赏金计划,旨在提高 AI 技术的安全性和可靠性。
推荐理由:OpenAI 官方宣布其漏洞赏金计划,关注安全与信任问题,对 AI 领域具有重要意义。
OpenAI 强调确保 AI 系统安全构建、部署和使用是其使命的核心。
Hugging Face 推出伦理开放机器学习计划,旨在通过促进伦理机器学习工具和案例,帮助用户发现和参与伦理相关的机器学习工作。该计划包括六个高层次的伦理类别标签,以及一系列保障措施,如标记功能、社区讨论板监控、模型卡片详细记录等,以降低潜在危害。
Hugging Face 发布了 Diffusers 库的伦理框架,旨在指导维护者关于社区贡献的技术决策,强调透明度、一致性、简洁性和可访问性,并提供一系列安全特性和机制,如社区标签、偏见探索和评估、安全 Stable Diffusion 等。
本文探讨了大型语言模型(LLM)的安全性和潜在风险,提出了红队测试作为评估模型安全性的方法,并讨论了相关的研究和开源数据集。
推荐理由:文章探讨了大型语言模型的安全性和潜在风险,并提出了红队测试作为评估模型安全性的方法。
OpenAI 阐明 ChatGPT 行为塑造机制,并公布改进计划。该计划旨在增加用户自定义选项,并在相关决策中引入更多公众意见。
OpenAI 推出一个经过训练以区分 AI 生成文本与人类撰写文本的分类器。
OpenAI 与乔治城大学、斯坦福互联网观察站合作,发布报告预测大语言模型被用于虚假信息的潜在威胁。该研究基于2021年10月汇集30位专家的研讨会及逾一年调研,提出分析潜在缓解措施的框架。
Hugging Face团队探讨了机器学习中的偏见问题,并分享了他们的工具和方法,以帮助识别和减轻偏见,构建更公平、更安全的机器学习系统。
推荐理由:文章深入探讨了机器学习中的偏见问题,并提供了Hugging Face团队开发的工具和方法,读者可以了解如何识别和减轻偏见,以及如何构建更公平、更安全的机器学习系统。
Hugging Face 发布了首期 Ethics and Society Newsletter,强调公司对协作、责任和透明度的重视,并探讨了AI伦理与透明度的重要性。该刊由公司内部一群关注AI社会影响和Hugging Face角色的平等成员共同编写,旨在通过社区讨论、工具开发等方式,推动AI伦理的实践和价值观的体现。
OpenAI 正在提升 AI 系统从人类反馈中学习及辅助人类评估 AI 的能力。其目标是构建足够对齐的 AI 系统,以协助解决其他所有对齐问题。
OpenAI 推出改进版内容审核工具 Moderation endpoint,该端点优化了此前的内容过滤器。目前该工具已面向 OpenAI API 开发者免费开放使用。