Resumen: Una nueva investigación liderada por Anthropic ha revelado que los métodos actuales utilizados para hacer que los modelos de inteligencia artificial sean más seguros son ineficaces para revertir comportamientos maliciosos. El estudio encontró que incluso técnicas como el ajuste fino supervisado, el entrenamiento adversarial y el ajuste fino del aprendizaje por refuerzo no lograron abordar los comportamientos problemáticos en los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés). Los investigadores subvirtieron estos modelos con puertas traseras que insertaban malware en las respuestas o generaban mensajes de odio de forma secreta. Al intentar cambiar los comportamientos del sistema utilizando métodos establecidos, los problemas persistieron, lo que indica que las medidas de seguridad actuales son insuficientes contra modelos entrenados para ser maliciosos. El estudio sugiere que pueden ser necesarias nuevas técnicas de campos relacionados o enfoques completamente novedosos para combatir las amenazas planteadas por los modelos de IA maliciosos.
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