AI Bültenim Yapay Zeka Haber Portalı Logosu
Yayınlanma: Yazar: Sorumlu editör: İsmail Hakkı EREN2 dk okuma süresi

Anthropic, AI modellerinin kimliğini doğrulamak için FlashProve sistemini geliştiriyor

Anthropic, bir AI yanıtının gerçekten iddia edilen modelden gelip gelmediğini herkesin kontrol edebilmesini sağlayacak açık kaynaklı FlashProve sistemi üzerinde çalışıyor. Sistem, bir şirketin gizlice daha ucuz bir modele geçmesini ya da performans sonuçlarını şişirmek için daha pahalı bir model kullanmasını önlemek amacıyla kullanılabilir.

Paylaş
Temsili sahne: Anthropic, AI modellerinin kimliğini doğrulamak için FlashProve sistemini geliştiriyor
Temsili görsel. Yapay zeka ile üretildi.
Bir geliştirici yazılım kütüphanesinin gelişmiş bir siber güvenlik modeli tarafından güvenlik açıkları için taranmış olduğunu iddia edebilir ya da bir şirket iş planının uygun bir model tarafından onaylandığını söyleyebilir.

Anthropic, bir yapay zeka modelinin belirli bir çıktıyı hangi modelin ürettiğini doğrulamak için açık kaynaklı bir sistem üzerinde çalışıyor. Şirketin salı günü yayımladığı blog yazısına göre sistemin adı FlashProve.

FlashProve, araştırmacıların "kanıtlanabilir çıkarım" dediği yapıyı hedefliyor. Bu, bir çıktının belirli bir modelden geldiğini gösteren kriptografik bir kanıt, yani matematiksel bir garanti anlamına geliyor. Sistem, kullanıcıların aldıkları yanıtın gerçekten kullandıklarını düşündükleri modelden geldiğini doğrulamalarını sağlamayı amaçlıyor.

Sistem, e-postaların kriptografik imzalarına benzer biçimde çalışacak. Modeli başka bir modelmiş gibi göstermeye çalışan sahtekarlara karşı dayanıklı olması hedefleniyor; bu sahtekar, modeli geliştirip çalıştıran laboratuvar olsa bile. Araştırmacılara göre sistem, bir yapay zeka şirketinin maliyetleri düşürmek için gizlice daha ucuz bir model kullanmasını ya da performans sonuçlarını şişirmek için daha pahalı bir model kullanmasını önleyebilir.

FlashProve, üçüncü tarafların belirli bir görevin gelişmiş bir modelle yapıldığına dair iddialarını doğrulamak için de kullanılabilir. Araştırmacılar şöyle yazıyor: "Bir geliştirici yazılım kütüphanesinin gelişmiş bir siber güvenlik modeli tarafından güvenlik açıkları için taranmış olduğunu iddia edebilir ya da bir şirket iş planının uygun bir model tarafından onaylandığını söyleyebilir. Bir kullanıcı bu iddiaları nasıl doğrulayabilir?"

Sistemin çalışması için yapay zeka laboratuvarlarının yayımladıkları her modelin bir "parmak izini" paylaşması gerekiyor. Bu parmak izi daha sonra belirli çıktılarla eşleştirilip kriptografik olarak doğrulanabiliyor. Parmak izleri, modelin davranışını belirleyen iç sayısal değerler olan ağırlıkları ortaya koymuyor. Anthropic ve OpenAI gibi kapalı model geliştiricileri bu ağırlıkları gizli tutuyor. Böylece laboratuvarlar en değerli varlıklarını açıklamadan parmak izlerini yayımlayabilir ve sistem ticari modellerle de çalışabilir. Sistemin hafif olması amaçlandığı için doğrulama yerel bir cihazda yapılabilir.

Öne Çıkanlar

  • Ne oldu: Anthropic, bir AI çıktısının hangi modelden geldiğini herkesin kontrol edebileceği açık kaynaklı FlashProve sistemi üzerinde çalışıyor.
  • Neden önemli: Sistem, şirketlerin gizlice daha ucuz bir modele geçmesini ya da performans sonuçlarını şişirmek için daha pahalı bir model kullanmasını önlemeyi ve üçüncü taraf iddialarını doğrulamayı amaçlıyor.
  • Ne izlenmeli: Laboratuvarların model parmak izlerini yayımlama uygulaması, sistemin ticari modellerle çalışıp çalışmadığı ve yerel doğrulamanın pratikte nasıl işleyeceği takip edilmeli.
Paylaş:
Yazı Boyutu:

Kaynak: TechCrunch AI

Sıkça Sorulan Sorular

Bir AI yanıtının belirli bir modelden geldiğini gösteren kriptografik bir kanıt üretmeyi ve bu kanıtın herkes tarafından kontrol edilebilmesini hedefleyen açık kaynaklı bir sistemdir.

Hayır. Haberde, laboratuvarların her modelin parmak izini paylaşacağı, ağırlıkların ise gizli kalabileceği belirtiliyor.

Haberde sistemin hafif olması amaçlandığı ve doğrulamanın yerel bir cihazda yapılabileceği belirtiliyor. Ayrıntılı kullanım adımları haberde yer almıyor.

Şirketlerin gizlice daha ucuz bir modele geçmesi, performans sonuçlarını şişirmek için daha pahalı bir model kullanması ve üçüncü taraf iddialarının doğrulanması gibi durumlara karşı kullanılabileceği belirtiliyor.

Bahsedilenler

  • Anthropic · Organization kaynak
  • OpenAI · Organization kaynak
  • FlashProve · SoftwareApplication

İlgili Konu Etiketleri