Безопасность и эффективность ИИ стимулируют технологический прогресс
Искусственный интеллект стимулирует инновации в различных секторах, от энергетики до кибербезопасности, одновременно вызывая опасения по поводу безопасности и управления. Последние разработки подчеркивают растущий спрос на ИИ, поиск устойчивых источников энергии для его питания и новые инструменты для управления его рисками.
Растущие вычислительные потребности ИИ подогревают интерес к атомным электростанциям нового поколения как к потенциально более дешевому и безопасному источнику энергии, сообщает MIT Technology Review. Эти станции могли бы обеспечить огромные объемы электроэнергии, необходимые для поддержки гипермасштабных центров обработки данных ИИ. MIT Technology Review провела эксклюзивную дискуссию в формате круглого стола для подписчиков о гипермасштабных центрах обработки данных ИИ и ядерных технологиях нового поколения, которые вошли в список 10 прорывных технологий 2026 года по версии MIT Technology Review.
В области безопасности ИИ появляется новый подход к управлению агентными системами. В статье в MIT Technology Review подчеркивается необходимость относиться к агентам ИИ как к мощным, полуавтономным пользователям, применяя правила на границах их взаимодействия с идентификацией, инструментами, данными и результатами. В статье изложен план из восьми шагов по внедрению этих средств контроля.
Для повышения эффективности моделей ИИ исследователи изучают такие методы, как спекулятивная выборка. Как подробно описано на Hacker News, спекулятивная выборка использует "черновую выборку" для достижения того же результата, что и целевая выборка, применяя метод интеллектуального отклонения для уменьшения выборки передискретизированных токенов и увеличения выборки недодискретизированных токенов. Этот метод направлен на поддержание целевого распределения при одновременном ускорении процесса выборки.
ИИ также применяется для повышения кибербезопасности посредством обратного инжиниринга. Сервер Model Context Protocol (MCP) "Ghidra MCP Server", разработанный bethington и доступный на GitHub, связывает возможности обратного инжиниринга Ghidra с инструментами ИИ и платформами автоматизации. Этот сервер предлагает такие функции, как анализ функций, обнаружение структуры данных и извлечение строк, предоставляя комплексный API для анализа двоичных файлов. Сервер может похвастаться "132 конечными точками, передачей документации между двоичными файлами, пакетным анализом, автономным режимом и развертыванием Docker для обратного инжиниринга на основе ИИ".
Эти достижения демонстрируют многогранный характер разработки ИИ, охватывающий не только технологические инновации, но и соображения энергопотребления, протоколы безопасности и практическое применение в различных отраслях.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment