研究人员和投资者越来越担心大型语言模型中隐藏的后门，这些后门可能被远程触发以窃取敏感数据。Anthropic 的研究人员在 2024 年 1 月的一篇论文中展示了这些“睡眠代理”可以绕过标准的安全性训练，使其难以检测。尽管一些专注于 AI 安全的初创公司已经获得了大量融资，但针对 AI 的防御性投资总体上远远落后于模型部署的速度，这使得企业面临风险。Microsoft Research 提出了一种名为“机制验证”的方法，通过分析模型的内部注意力模式来检测这些后门，尽管该技术尚未成为完整的解决方案，尤其是在多模态模型方面。 AI
影响 突显了大语言模型中一个关键的、未得到充分解决的安全漏洞，可能影响企业部署和数据安全。
排序理由 文章讨论了大语言模型中潜在的安全风险，基于现有研究和专家意见，而非宣布新产品或事件。
- Andreessen Horowitz
- Anthropic
- Brendan Falk
- CrowdStrike
- DeepSeek
- Evan Hubinger
- LiteLLM
- Marc Andreessen
- Martin Casado
- Microsoft Research
- Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training
- TeamPCP
- Trigger in the Haystack
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