Zarządzanie AI w kryptowalutach to zestaw zasad i systemów kontrolujących zautomatyzowane podejmowanie decyzji; naiwne podejścia mogą być wykorzystywane i prowadzić do wycieku środków lub danych. Vitalik Buterin opowiada się za „info finance” z udziałem ludzkich ław przysięgłych, kontrolami wyrywkowymi i różnorodnością modeli, aby ograniczyć manipulacje i zwiększyć przejrzystość.
-
Naiwne zarządzanie AI jest podatne na manipulacje i jailbreaki.
-
Info finance wraz z ludzkimi ławami przysięgłych i kontrolami wyrywkowymi mogą wcześnie wykrywać manipulacje.
-
Pokazy jailbreaków ChatGPT pokazują, jak połączone narzędzia mogą ujawnić prywatne dane w ciągu kilku minut.
Ryzyka związane z zarządzaniem AI zagrażają finansowaniu kryptowalut i bezpieczeństwu danych; dowiedz się, jak info finance i nadzór ławy przysięgłych mogą ograniczyć manipulacje — przeczytaj praktyczne kroki już teraz.
Opublikowano: 13 września 2025
Na czym polega ryzyko zarządzania AI w kryptowalutach?
Ryzyko zarządzania AI odnosi się do błędów w systemach, które pozwalają narzędziom opartym na AI podejmować decyzje finansowe lub zarządcze bez odpowiednich kontroli. Naiwne wdrożenia mogą być manipulowane poprzez jailbreaki lub fałszywe sygnały, umożliwiając niesprawiedliwy podział środków i ujawnianie danych, jeśli nie zostanie wprowadzony ludzki nadzór i zróżnicowane bodźce.
Jak Vitalik Buterin zaproponował info finance jako alternatywę?
Vitalik Buterin zaleca model „info finance”, w którym otwarte rynki modeli są połączone z ludzkimi ławami przysięgłych i kontrolami wyrywkowymi. Takie podejście tworzy zróżnicowaną konkurencję modeli i wyrównuje bodźce, dzięki czemu twórcy modeli i spekulanci monitorują wyniki, co ułatwia wykrywanie goodhartingu i innych technik manipulacji.
Jak jailbreaki ChatGPT mogą ujawnić dane użytkownika?
Pokazy przeprowadzone przez badacza bezpieczeństwa Eito Miyamura pokazują, że proste polecenia jailbreak osadzone w zaproszeniach kalendarza lub innych wejściach mogą oszukać narzędzia połączone z ChatGPT, by ujawniły prywatne dane. Atakujący potrzebują jedynie podstawowych danych kontekstowych (np. adresu e-mail), by stworzyć polecenia przekierowujące zachowanie agenta i wydobyć wrażliwe informacje.
Jakie luki umożliwiają działanie tych jailbreaków?
Połączone narzędzia AI często wykonują wyraźne instrukcje bez filtrowania zdroworozsądkowego. Jak ujął to Miyamura: „Agenci AI tacy jak ChatGPT wykonują twoje polecenia, a nie twój zdrowy rozsądek.” Gdy agenci mają uprawnienia do czytania kalendarzy, e-maili lub innych danych osobistych, złośliwe polecenia mogą zmusić ich do ujawnienia treści lub podjęcia działań w imieniu atakujących.
Kiedy ławy przysięgłych powinny interweniować w zarządzaniu opartym na AI?
Ławy przysięgłych powinny interweniować, gdy w grę wchodzą decyzje dotyczące prawdy obiektywnej, długoterminowych dóbr publicznych lub finansowania o wysokiej wartości. Buterin podkreśla, że zaufane sygnały prawdy obiektywnej są kluczowe, a przysięgli wspierani przez LLM mogą rozstrzygać niejednoznaczne lub zmanipulowane sygnały bardziej niezawodnie niż czysto algorytmiczne systemy.
| Naiwne zarządzanie AI | Szybkie, tanie decyzje | Podatność na manipulacje, jailbreaki, nieprzejrzyste wyniki |
| Info finance + ławy przysięgłych | Różnorodność, kontrole wyrywkowe, wyrównane bodźce | Wymaga koordynacji i zaufanego wyboru ławy przysięgłych |
| Tylko ludzkie ławy przysięgłych | Wysokie zaufanie i świadomość kontekstu | Ograniczenia skalowalności i szybkości |
Jak ograniczyć ryzyka zarządzania AI i wycieku danych?
Praktyczne zabezpieczenia łączą mechanizmy rynkowe, ludzki nadzór i techniczne ograniczenia dostępu agentów do danych prywatnych. Poniżej znajdują się zwięzłe, praktyczne kroki, które organizacje mogą wdrożyć już teraz.
- Ogranicz uprawnienia agentów: ogranicz dostęp do danych i wymagaj wyraźnej zgody na działania wrażliwe.
- Kontroluj modele wyrywkowo: wdrażaj losowe audyty i przeglądy decyzji automatycznych przez ławy przysięgłych.
- Wspieraj różnorodność: uruchamiaj konkurujące modele na otwartych rynkach, by ujawniać próby manipulacji.
- Wzmacniaj wejścia: oczyszczaj treści zewnętrzne (zaproszenia kalendarza, załączniki) przed przetwarzaniem przez agenta.
- Monitoruj goodharting: śledź sygnały adopcji i anomalie wskazujące na zachowania oszukańcze.
Najczęściej zadawane pytania
Jak pilne są zagrożenia wynikające z jailbreaków ChatGPT?
Zgłoszone jailbreaki pokazują natychmiastowe ryzyko: atakujący mogą stworzyć polecenia wydobywające dane w ciągu kilku minut, jeśli agenci mają dostęp na żywo do kont użytkowników. Organizacje powinny traktować to jako zagrożenie najwyższego priorytetu i już teraz ograniczyć uprawnienia agentów.
Dlaczego zaleca się ławy przysięgłych zamiast pełnej automatyzacji?
Ławy przysięgłych zapewniają zaufany sygnał prawdy obiektywnej i ocenę kontekstu, której brakuje LLM. Wspierane przez LLM dla efektywności, ławy przysięgłych mogą oceniać długoterminowe prawdy i wykrywać fałszywe sygnały adopcji, które umykają systemom automatycznym.
Kluczowe wnioski
- Naiwne zarządzanie AI jest ryzykowne: Może być manipulowane przez jailbreaki i fałszywe bodźce.
- Info finance to praktyczna alternatywa: Otwarte rynki modeli i kontrole wyrywkowe zwiększają odporność.
- Natychmiastowe działania: Ogranicz uprawnienia agentów, przeprowadzaj audyty i wdrażaj ławy przysięgłych wspierane przez LLM.
Wnioski
Zarządzanie AI stoi na rozdrożu: naiwne projekty zagrażają środkom i prywatności, podczas gdy alternatywne ramy, takie jak info finance w połączeniu z ludzkimi ławami przysięgłych, oferują silniejszą ochronę. Interesariusze powinni wdrożyć ograniczenia dostępu, ciągłe audyty i rynki z wyrównanymi bodźcami, by chronić zarządzanie już dziś i budować bardziej przejrzyste systemy w przyszłości.
