迪拜到底有多安全?网红亲自用金饰做了一场测试

迪拜到底有多安全?网红亲自用金饰做了一场测试 近期,一段展示迪拜安全的视频在推特上疯传,引发了网友们的热烈讨论。 在这段视频中,一位网红在迪拜Satwa街做了一个测试。她将自己的金饰放在一辆汽车的引擎盖上,并躲在远处观察。在半个小时的时间里,尽管有许多路人经过这辆车,但没有人试图触摸这些首饰。 网民纷纷留言评论 该视频在网上引发了各种各样的评论,一些人称赞迪拜的安全,而另一些人则质疑这一视频的真实性。 一名网友说:“迪拜真的这么安全吗?这是不是他们花钱请网红做的吗?

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小伙为了测试迪拜有多干净,穿着白袜子到处闲逛,只可惜没去德拉! 不知道从什么时候起,一些博主总是喜欢光脚或者只穿袜子穿梭在迪拜的大街小巷,以测试迪拜的干净程度。 此前,为了证实迪拜究竟有多干净,一位TikTok博主决定穿着白袜子在迪拜的街道上行走。结果逛了一圈以后,袜子白净如新。 最近又有人做了同样的测试,一位博主穿着白袜子录制了一段闲逛的视频,他去的地方包括街道、商场、卫生间等,最后他在镜头前展示了袜子的状况,袜子竟然还和新的一样。 目前,该视频正在网上疯传,博主 “Jimbo H ”也因为该视频小火了一把。 对此小编想说,博主可以去德拉试试,不知道能不能打破迪拜的干净滤镜。

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:提升AI系统安全性与可靠性的关键工具,通过对抗性测试技术识别潜在漏洞,为AI开发者、政策制定者和组织提供了多样化的红队测试方法和实践案例,以促进AI测试生态系统的健康发展 - 红队测试是评估AI系统安全性和可靠性的重要工具,通过对技术系统进行对抗性测试来识别潜在漏洞。 - AI领域目前红队测试方法不统一,使得很难客观比较不同AI系统的相对安全性。需要建立系统性红队测试的共识和标准。 - 文章介绍了多种红队测试方法,每种都有自己的优势和挑战,可以整合到从定性到定量的迭代测试流程中。 - 域专家红队可以利用专业知识识别复杂的上下文相关风险。可扩展到不同语言和文化背景的测试。 - 使用语言模型自动生成对抗样本可以提高测试效率。可以建立红队蓝队框架,迭代提升系统鲁棒性。 - 多模态红队测试可以识别新模态带来的风险。公开的社区红队测试可以汇集更广泛的观点。 - 红队结果可以转化为定量评估指标,并围绕其不断改进系统。需要政策支持红队测试的标准化和采纳。 - 红队测试是确保AI系统安全的重要手段之一。需要多个利益相关方参与,建立行业共识,推动AI的负责任发展。

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OpenAI正引爆一场全球AI安全热战

OpenAI正引爆一场全球AI安全热战 “SSI是我们的使命、我们的名字、我们的整个产品路线图,因为它是我们唯一的焦点。我们的团队、投资者和商业模式都是以实现SSI为目标。”伊利亚、科技企业家和投资者Daniel Gross、OpenAI前科学家Daniel Levy在该公司官网发表的联合署名文章中称,“构建安全的超级智能,是我们这个时代最重要的技术问题。我们计划尽快提升能力,同时确保我们的安全始终处于领先地位。”伊利亚透露,该公司已经启动了世界上第一个直接的安全的超级智能实验室,只有一个目标和一个产品:一个安全的超级智能。但目前,SSI并未公布公司的股东、科研团队和盈利模式。实际上,伊利亚离开OpenAI,很大程度上就是因为与OpenAI CEO奥尔特曼(Sam Altman)为核心的管理层存在分歧,尤其是在如何驾驭超级AI、AGI(通用人工智能)安全发展等问题上存在相反的观点。其中,奥尔特曼和OpenAI总裁Greg Brockman倾向于加速商业化,以获得更多资金来支持AI模型的算力需求,力求快速增强AI的力量;而伊利亚等人则希望AI更安全。去年11月,双方矛盾激化,OpenAI上演“宫斗”大戏,结果奥尔特曼和Greg Brockman在短暂离职后重归OpenAI,原董事会中的多位董事离开,伊利亚则在今年5月宣布离任。对此,国内AI安全公司瑞莱智慧(RealAI)CEO田天对钛媒体AGI等表示,奥尔特曼和伊利亚之间的分歧在于对AI安全的“路线之争”,伊利亚的新公司就是为了 AI 安全目标而设立的。田天指出,包括伊利亚、图灵奖得主Geoffrey Hinton等人认为,AI安全问题现在已经到了“非常迫切”去解决的程度。如果现在不去做,很有可能就会错过这个机会,未来再想亡羊补牢是“没有可能性”的。“大模型领域也是一样。虽然我们对于大模型预期非常高,认为它在很多领域都能去应用,但其实现在,真正在严肃场景下的大模型应用典型案例还是非常少的,主要问题在于 AI 安全上。如果不解决安全可控问题,对于一些严肃场景,是没有人敢去信任AI,没有人敢去用它(AI)。只有说解决安全、可信问题,AI才有可能去落地和应用。”田天表示,如果一些商业化公司对于安全问题不够重视、并毫无边界快速往前跑的话,可能会造成一系列安全危害,甚至可能对于整个全人类有一些安全风险和影响。早在聊天机器人ChatGPT发布之前,伊利亚便提到AGI对人类社会可能的威胁。他把AGI与人类的关系,类比人类与动物的关系,称“人类喜欢许多动物,但当人类要造一条高速路时,是不会向动物征求意见的,因为高速路对人类很重要。人类和通用人工智能的关系也将会这样,通用人工智能完全按照自己的意愿行事。”AGI,即人工智能已具备和人类同等甚至超越人类的智能,简单而言就是能说会写,具备计算、推理、分析、预测、完成任务等各类人类行为。这样的AI曾经遥远,但在OpenAI推出第四代模型GPT-4且正训练第五代模型GPT-5时,AGI看似近在咫尺。今年以来,AI 安全问题持续引发关注。今年1月,美国一位流行歌手被人用AI恶意生成虚假照片,在社交媒体迅速传播,给歌手本人造成困扰;2月,香港一家公司遭遇“AI变脸”诈骗,损失高达2亿元港币,据悉,这家公司一名员工在视频会议中被首席财务官要求转账。然而,会议中的这位“领导”和其他员工,实际都是深度伪造的AI影像。诈骗者通过公开渠道获取的资料,合成了首席财务官的形象和声音,并制作出多人参与视频会议的虚假场景。整体来看,为了实现AGI目标,当前,AI系统在设计上主要面临五大安全挑战:软硬件的安全:在软件及硬件层面,包括应用、模型、平台和芯片,编码都可能存在漏洞或后门;攻击者能够利用这些漏洞或后门实施高级攻击。在AI模型层面上,攻击者同样可能在模型中植入后门并实施高级攻击;由于AI模型的不可解释性,在模型中植入的恶意后门难以被检测。数据完整性:在数据层面,攻击者能够在训练阶段掺入恶意数据,影响AI模型推理能力;攻击者同样可以在判断阶段对要判断的样本加入少量噪音,刻意改变判断结果。模型保密性:在模型参数层面,服务提供者往往只希望提供模型查询服务,而不希望暴露自己训练的模型;但通过多次查询,攻击者能够构建出一个相似的模型,进而获得模型的相关信息。模型鲁棒性:训练模型时的样本往往覆盖性不足,使得模型鲁棒性不强;模型面对恶意样本时,无法给出正确的判断结果。数据隐私:在用户提供训练数据的场景下,攻击者能够通过反复查询训练好的模型获得用户的隐私信息。北京智源人工智能研究院学术顾问委员会主任张宏江在2024北京智源大会上表示,过去一年大模型发展速度之快,行业纷纷探讨通用人工智能的实现路径与曙光,但AI安全问题的严重性与紧迫性不容忽视。“当我们从不同层面 AI 能安全问题进行审视,除了对社会偏见,错误信息,潜在的工作替代或者大模型、自主机器人带来的大规模自动化而导致的工作流失,以及潜在的加速财富集中或财富两极化等问题有所了解,更应该关注 AI 可能带来新的经济体系和包括潜在的灾难性风险或误用事故,甚至可能导致延伸性的人类风险。AI 安全已有很多声明和请愿,但更重要的是明确目标、投入资源、采取行动、共同应对风险。”张宏江表示。北京智源人工智能研究院理事长黄铁军表示,水深流急,AI安全已进入风险很突出的阶段。应对AI安全风险,需要对AGI水平和能力进行分五级,而且,人类应该致力于解决 AI 安全问题,加强与国际社会在AI安全领域的合作,确保AI技术可控,迎接安全AGI的到来。AGI水平和能力的五个级别生成式AI技术是一把双刃剑,如何把生成式AI的强大能力用于建立信息安全规范,将制约行业发展的“绊脚石”变为“压舱石”?业界一直在探索“用技术治理技术”的方案。就在6月21日,瑞莱智慧推出全球首个可实时检测AI合成内容产品RealBelieve,中文名“尊嘟假嘟”。据悉,与此前国内外AIGC检测产品被动上传检测不同,RealBelieve主要面向终端用户,能够提供主动实时检测防护,可接入视频流鉴别人脸真伪,也可在用户浏览网页内容时提供AIGC合成可能性提示。不仅可以为终端用户提供文本、图片、视频和音频多种模态的文件上传检测服务,还可以通过浏览器插件的形式实时提示用户所浏览网页的疑似AI合成内容,变被动为主动。目前,尊嘟假嘟RealBelieve已开启内测招募。田天表示,作为国内为数不多专攻 AI 安全领域的公司,瑞莱智慧已服务百余家政务、金融等领域客户。随着AI技术的发展,安全在整个AI发展中的优先级一直在往前去走。未来 AI 技术要往超级智能方向发展的话,必须要建立整个安全体系,从而确保形成安全的超级智能技术。“如果现在不去做好 AI 安全的话,可能后面我们就没有机会了。”田天称。 ... PC版: 手机版:

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