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AIセキュリティスタートアップSherLOCK、人工知能学会にて「AI対AI」自律的評価の必然性を提言 -大規模言語モデルのセキュリティ評価:敵対的AIセキュリティ評価の有効性に関する体系的レビュー

AIセキュリティスタートアップSherLOCKが、人工知能学会で「AI対AI」自律的評価の重要性を提言しました。
大規模言語モデルのセキュリティ評価に関する研究は、敵対的AIの脅威に対抗するための新たなアプローチを示し、社会の安全性向上に寄与する可能性があります。

記事の概要

AIセキュリティスタートアップのSherLOCKは、人工知能学会において「AI対AI」の自律的評価の重要性を提唱しました。
彼らは、大規模言語モデルにおけるセキュリティ評価について、敵対的AIによる評価の有効性に関する体系的なレビューを行いました。
この提言は、AI技術が進化する中で、AI同士の競争や攻撃に対処するための新たな評価基準の必要性を示唆しています。
今後、AIセキュリティの確保がますます重要となる中で、このような研究は非常に意義深いものと考えられます。
SherLOCKの提案は、AIの安全性向上に向けた一歩となるでしょう。

記事のポイント

  1. AIセキュリティの重要性: AI技術が進化する中で、セキュリティ対策の必要性が高まっています。
  2. 自律的評価の提案: AI同士が相互に評価し合う新しい手法の導入が提言されています。
  3. 敵対的AI評価の体系的レビュー: 大規模言語モデルに対する敵対的評価の有効性を体系的に検討しています。

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AIセキュリティスタートアップSherLOCK、人工知能学会にて「AI対AI」自律的評価の必然性を提言 -大規模言語モデルのセキュリティ評価:敵対的AIセキュリティ評価の有効性に関する体系的レビュー
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000020.000145146.html

 

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