Управление ИИ в криптовалюте — это набор правил и систем, контролирующих автоматизированное принятие решений; наивные подходы могут быть использованы в мошеннических целях и привести к утечке средств или данных. Виталик Бутерин выступает за «info finance» с участием человеческих жюри, выборочных проверок и разнообразия моделей для снижения манипуляций и повышения прозрачности.
-
Наивное управление ИИ уязвимо для манипуляций и взломов (jailbreaks).
-
Info finance в сочетании с человеческими жюри и выборочными проверками позволяет выявлять манипуляции на ранней стадии.
-
Демонстрации взлома ChatGPT показывают, как связанные инструменты могут раскрывать личные данные за считанные минуты.
Риски управления ИИ угрожают финансированию и безопасности данных в криптовалюте; узнайте, как info finance и надзор жюри могут снизить манипуляции — ознакомьтесь с практическими шагами прямо сейчас.
Опубликовано: 13 сентября 2025
Что такое риск управления ИИ в криптовалюте?
Риск управления ИИ относится к сбоям в системах, позволяющим инструментам на базе ИИ принимать финансовые или управленческие решения без достаточного контроля. Наивные реализации могут быть подвержены манипуляциям через взломы или обманные сигналы, что приводит к несправедливому распределению средств и утечке данных, если не внедрены человеческий надзор и разнообразные стимулы.
Как Виталик Бутерин предложил info finance в качестве альтернативы?
Виталик Бутерин рекомендует модель «info finance», в которой открытые рынки моделей сочетаются с человеческими жюри и выборочными проверками. Такой подход создает конкуренцию между разнообразными моделями и выравнивает стимулы, чтобы создатели моделей и спекулянты следили за результатами, облегчая выявление манипуляций и других тактик искажения.
Как взломы ChatGPT могут раскрывать пользовательские данные?
Демонстрации исследователя безопасности Eito Miyamura показывают, что простые взломные подсказки, встроенные в приглашения календаря или другие входные данные, могут обмануть инструменты, связанные с ChatGPT, и заставить их раскрыть личные данные. Злоумышленникам достаточно базовой контекстной информации (например, адрес электронной почты), чтобы создать подсказки, перенаправляющие поведение агента и извлекающие конфиденциальную информацию.
Какие уязвимости позволяют этим взломам работать?
Связанные инструменты ИИ часто следуют явным инструкциям без фильтрации на здравый смысл. Как отметил Miyamura, «агенты ИИ, такие как ChatGPT, следуют вашим командам, а не здравому смыслу». Когда агентам разрешено читать календари, электронную почту или другие личные данные, вредоносные подсказки могут заставить их раскрывать содержимое или выполнять действия от имени злоумышленников.
Когда человеческие жюри должны вмешиваться в управление на базе ИИ?
Человеческие жюри должны вмешиваться, когда на кону стоят достоверность, долгосрочные общественные блага или решения о финансировании крупных сумм. Бутерин отмечает, что доверенные сигналы достоверности имеют решающее значение, и что жюри, поддерживаемые LLM, могут более надежно рассматривать неоднозначные или искаженные сигналы, чем чисто алгоритмические системы.
| Наивное управление ИИ | Быстрые, недорогие решения | Уязвимость к манипуляциям, взломам, непрозрачные результаты |
| Info finance + жюри | Разнообразие, выборочные проверки, выравненные стимулы | Требует координации и доверенного отбора жюри |
| Только человеческие жюри | Высокий уровень доверия и понимания контекста | Ограничения по масштабируемости и скорости |
Как снизить риски управления ИИ и утечки данных?
Практические меры безопасности сочетают рыночные механизмы, человеческий надзор и технические ограничения доступа агентов к личным данным. Ниже приведены краткие, действенные шаги, которые организации могут внедрить уже сейчас.
- Ограничьте привилегии агентов: ограничьте доступ к данным и требуйте явного согласия на чувствительные действия.
- Проводите выборочные проверки моделей: внедряйте случайные аудиты и проверки решений автоматизированных систем человеческим жюри.
- Стимулируйте разнообразие: запускайте конкурирующие модели на открытых рынках для выявления попыток манипуляций.
- Укрепляйте входные данные: очищайте внешние материалы (приглашения календаря, вложения) перед обработкой агентами.
- Отслеживайте goodharting: мониторьте сигналы использования и аномалии, указывающие на обманное поведение.
Часто задаваемые вопросы
Насколько срочны риски от взломов ChatGPT?
Зарегистрированные взломы демонстрируют немедленный риск: злоумышленники могут создавать подсказки для извлечения данных за считанные минуты, если агенты имеют прямой доступ к учетным записям пользователей. Организации должны рассматривать это как угрозу высокого приоритета и немедленно ограничить привилегии агентов.
Почему рекомендуется использовать человеческие жюри вместо полной автоматизации?
Человеческие жюри обеспечивают достоверные сигналы и контекстное суждение, которых не хватает LLM. При поддержке LLM для повышения эффективности жюри могут оценивать долгосрочные истины и выявлять поддельные сигналы использования, которые автоматизированные системы пропускают.
Основные выводы
- Наивное управление ИИ рискованно: Оно может быть использовано через взломы и обманные стимулы.
- Info finance — практичная альтернатива: Открытые рынки моделей и выборочные проверки повышают устойчивость.
- Немедленные действия: Ограничьте привилегии агентов, проводите аудиты и внедряйте человеческие жюри с поддержкой LLM.
Заключение
Управление ИИ находится на перепутье: наивные дизайны угрожают средствам и конфиденциальности, в то время как альтернативные структуры, такие как info finance в сочетании с человеческими жюри, обеспечивают более сильную защиту. Заинтересованные стороны должны внедрять ограничения доступа, постоянные аудиты и рынки с выравненными стимулами для защиты управления сегодня и построения более прозрачных систем завтра.
