Исследователи предупредили об опасности ИИ-моделей с открытым исходным кодом

Совместное исследование, проведённое в течение 293 дней компаниями по кибербезопасности SentinelOne и Censys показало масштабы потенциально незаконных сценариев использования тысяч развёрнутых больших языковых моделей с открытым исходным кодом. К ним относятся взлом, разжигание ненависти и преследование, спам, фишинг, контент со сценами насилия или жестокости, кража личных данных, мошенничество и материалы, связанные с сексуальным насилием над детьми

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Источник изображения: unsplash.com

Исследователи утверждают, что злоумышленники могут легко получить доступ к компьютерам, на которых запущены большие языковые модели (Large language model, LLM) с открытым исходным кодом, а затем использовать их для массовой рассылки спама, создания фишингового контента или дезинформационных кампаний, обходя протоколы безопасности платформы.

Хотя существуют тысячи вариантов LLM-систем с открытым исходным кодом, значительная часть доступных моделей представляют собой варианты Meta✴ Llama, Google DeepMind Gemma и некоторых других. Хотя некоторые LLM включают в себя механизмы защиты, исследователи выявили сотни случаев, когда эти механизмы были намеренно отключены. По мнению исполнительного директора по исследованиям в области разведки и безопасности SentinelOne Хуана Андреса Герреро-Сааде (Juan Andres Guerrero-Saade), в дискуссиях индустрии ИИ о мерах безопасности «игнорируется этот избыточный потенциал, который явно используется для самых разных целей, некоторые из которых законны, а некоторые явно преступны».

В исследовании были проанализированы общедоступные платформы на базе Ollama. Примерно в четверти наблюдаемых моделей исследователи смогли увидеть системные подсказки — инструкции, определяющие поведение модели. Примерно 7,5 % таких подсказок потенциально могут использоваться для вредоносной деятельности. Около 30 % наблюдаемых исследователями хостов расположены на территории Китая, а около 20 % — в США.

Генеральный директор и основатель «Глобального центра по управлению ИИ» (Global Center on AI Governance) Рэйчел Адамс (Rachel Adams) полагает, что после выпуска открытых моделей ответственность за дальнейшие действия распределяется между всеми участниками экосистемы, включая лаборатории-источники. «Лаборатории не несут ответственности за каждое последующее злоупотребление, но они сохраняют важную обязанность предвидеть возможный вред, документировать риски и предоставлять инструменты и рекомендации по их смягчению, особенно учитывая неравномерность глобальных возможностей по обеспечению соблюдения законодательства», — заявила Адамс.

Представитель Meta✴ отказался отвечать на вопросы об ответственности разработчиков за решение проблем, связанных с последующим злоупотреблением моделями с открытым исходным кодом, и о том, как можно сообщать о таких проблемах, но отметил наличие у компании инструментов Llama Protection для разработчиков Llama, а также руководства Meta✴ Llama Responsible Use Guide.

Представитель Microsoft заявил, что модели с открытым исходным кодом «играют важную роль» в различных областях, но признал, что «открытые модели, как и все преобразующие технологии, могут быть использованы злоумышленниками не по назначению, если они выпущены без надлежащих мер защиты».

В конечном итоге, такие ответственные открытые инновации, как запуск доступных моделей ИИ с открытым исходным кодом, требуют сотрудничества между создателями, разработчиками, исследователями и группами безопасности.