بوتيرين يدعم قرار Moonshot AI بتقييد مهارات القرصنة في نموذج Kimi K3.1 Pro

شارك فيتاليك بوتيرين، المؤسس المشارك لـ Ethereum، في دعم قرار Moonshot AI باستبعاد المهارات العليا في القرصنة من النموذج الجديد Kimi K3.1 Pro. يعتقد أن تقييد قدرات الذكاء الاصطناعي أفضل من تقييد المستخدمين. ومع ذلك، تأتي هذه الحماية بتكلفة قابلة للقياس: وفقًا لـ Moonshot، حل النموذج المصفى 81% من المهام في اختبار داخلي لإنشاء أدوات استغلال الثغرات، بينما حل النموذج غير المصفى 90.5%.

شرح بوتيرين موقفه: التمييز ضد حالات الاستخدام أقل ضررًا بكثير من التمييز ضد المستخدمين. "أنا لست ضد استبعاد Kimi 3.1 بوعي للقدرات الإلكترونية الهجومية العليا من بيانات التدريب. التمييز ضد حالات الاستخدام أقل سوءًا بكثير من التمييز ضد المستخدمين. والعالم يحتاج حقًا إلى كل الوقت الذي يمكنه الحصول عليه للاستعداد، وتقوية الأنظمة، وفحص الشفرات القديمة،" كتب على الشبكة الاجتماعية X.

تخطط Moonshot، التي تتخذ من بكين مقرًا لها، لإصدار أوزان النموذج المفتوحة بحلول 4 نوفمبر. بعد ذلك، يمكن لأي شخص تنزيله وتشغيله على معداته الخاصة. لذلك، تقول الشركة إنها أزالت البيانات المتعلقة بالأمن السيبراني من مجموعة التدريب وبيئة التعلم المعزز، مع الاحتفاظ بالمهام البرمجية العامة.

في رأي بوتيرين، ستضرب الهجمات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في النهاية بكل قوتها. حتى ذلك الحين، يحتاج المطورون إلى وقت لتقوية الأنظمة، وفحص الشفرات القديمة، واختبار البرامج الجديدة. التهديد ملحوظ بالفعل: في وقت سابق من هذا العام، وجدت Binance Research أن الذكاء الاصطناعي أفضل بحوالي مرتين في العثور على طرق لاستغلال عقود البرمجيات مما هو في اكتشاف ثغراتها.

ماذا سيحدث إذا سارت الموجة الأولى من المخاطر بشكل سيء

حذر بوتيرين أيضًا من تقاطع طرق آخر. إذا كانت هذه الموجة الأولى سيئة، فإنه يتوقع نماذج مغلقة، وفحوصات هوية لكل شيء تقريبًا، ومراقبة متطفلة. في مثل هذا السيناريو، يمكن أن يعتمد الوصول إلى الذكاء الاصطناعي على الاعتمادات والمواطنة، وقد يصبح بعض الأشخاص مستخدمين من الدرجة الثانية أو الثالثة أو الرابعة، كما كتب.

لطالما دعا بوتيرين إلى إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة على المعدات الشخصية، كما يتضح من اختباراته المحلية على جهاز كمبيوتر محمول. ومع ذلك، لا يتوقع أن يستمر التصفية إلى الأبد: عندما سئل عما إذا كانت المختبرات الأخرى ستبني مثل هذه القدرات على أي حال، أجاب بالإيجاب. وفقًا لحسابات Moonshot الخاصة، سجل النموذج المفتوح المنافس DeepSeek V4.1-Flash بالفعل 85.7% في نفس الاختبار.