Cem Anıl Kenar

新的GRAM方法为双重用途能力提供模块化AI访问控制

研究人员开发了梯度路由辅助模块（GRAM），这是一种新颖的预训练方法，旨在解决AI开发中的双重用途困境。GRAM允许在单个AI模型中选择性地禁用特定能力，以极低的成本近似训练经过筛选数据的独立模型的效果。这种方法实现了细粒度的访问控制，允许将敏感知识限制在受信任的部署中，同时保持通用性能。实验表明，GRAM能够有效地隔离病毒学和网络安全等各个领域的特定能力，并且即使在微调后也能保持这种隔离。