🤖 人工智能传播故障：揭示传染性越狱方法 🤖
专家建议，通过将修改后的图像注入到一个聊天机器人网络中，短时间内可能会有百万个这些代理受到影响
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AI代理的增殖加剧了风险，学者警告。
介绍
我们都知道，当人工智能模型暴露于“对抗性示例”时，有时候会表现出令人难以预测的行为。这些是对人类看起来正常的输入，但可能导致人工智能发生故障。例如，普林斯顿大学的研究人员发现，微调一张熊猫的图片就能让一个聊天机器人突破其“防护栏”。这一发现引发了一个耐人寻味的问题：当这些强大的人工智能模型相互交互时会发生什么？它们的故障会像病毒一样传播吗？
好吧，根据新加坡国立大学的顾向明及其同事最近的一份报告，答案是显而易见的YES。在他们的理论研究中，研究人员模拟了由拥有“代理”功能的视觉语言模型（VLAs）组成的“多代理”环境。结果令人惊讶——故障行为呈指数增长传播！
🕵️♂️ 研究：多代理环境中的传染性越狱 🕵️♂️
研究人员使用微软开发的改进版LLaVA代理，名为“史密斯特工”，向一个聊天机器人注入一张修改后的图片，观察这张图片如何传播到聊天机器人网络中。他们发现，注入的图片作为一种恶意病毒，从一个聊天机器人传播到另一个，导致它们全部表现出不稳定的行为。就像目睹一场虚拟的人工智能故障大流行！
🔄 传染性越狱是如何工作的？🔄
这种越狱的传染性在于其传播方式。每个回答的聊天机器人都存储相同的修改后的图片，使像病毒一样的图片传播到整个网络。研究人员发现，通过最初仅感染一小部分代理，病毒最终能够迅速传播到所有代理。这种方法远远超过了其他感染多个代理的方法，例如顺序攻击，后者显示出较慢的感染速率。
⚠️ 后果和未来发展 ⚠️
这项研究的发现应该成为开发人员和研究人员在从事人工智能技术的警钟。尽管大多数用户与个别聊天机器人交互，但这些代理现在正被整合成人工智能技术。嵌入有记忆检索和工具使用能力的机器人和虚拟助手，如LLaVA，正在变成现实。随着这种整合，人工智能在这些系统内发生故障并传播的风险变成了一个真正的关注点。
💡 我们如何防止传染性越狱？💡
尽管研究人员承认通过减少传播恶意图片的机会来减轻感染的可能性，设计有效的防御机制仍然是一个挑战。发现恢复感染代理和降低感染率的实用方法是一个迫在眉睫的问题，需要解决。
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❓ 读者问题解答 ❓
问：这种传染性越狱可能在现实世界中发生吗？
答：虽然这项研究集中在理论模拟上，但是预见潜在的现实场景至关重要。随着人工智能在制造业和日常生活等各个领域变得更加普遍，像LLaVA这样的多模大语言模型（MLLM）代理的集成增加了这种传染性越狱的可能性。警惕和强大的防御机制对于减轻这种风险至关重要。
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问：这些感染的聊天机器人能修复吗，还是它们永久性地出现故障？
答：研究人员表示，恢复受感染的代理并减少感染率是对抗传染性越狱的可行方法。然而，设计实用的防御机制以实现这些目标仍然是一个持续的挑战。这仍然是未来研究的一个紧迫问题。
问：我们可以采取哪些即时步骤来保护自己免受这种传染性越狱的影响？
答：作为最终用户，我们很少直接接触多代理环境。然而，意识到与人工智能系统相关的潜在风险至关重要。采取积极的措施，如提高意识、采用安全基础设施，并及时了解人工智能安全领域的最新研究，可以帮助预防和减轻传染性越狱的后果。
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