人工智能 (AI) 正在迅速改变行业。与此同时，对强大的 AI 安全性的需求变得比以往任何时候都更加迫切。AI 护栏和可观察性解决方案提供商 Aporia 推出了其“ ”运动来解决这一紧迫问题。 确保人工智能安全很糟糕 什么是 Aporia？  Aporia 成立于 2019 年，迅速成为全球财富 500 强企业和领先 AI 团队值得信赖的合作伙伴。该公司专门为所有 AI 工作负载提供先进的 AI 护栏和可观察性解决方案，改进 AI 模型的安全性和监控。 组织可以在几分钟内轻松添加 Aporia 的现代护栏并完全定制它们，以保护各种 AI 应用程序免受幻觉、提示注入攻击、毒性和离题反应等常见问题的影响。 活动概述 Aporia 发起的“保护人工智能很烂”活动解决了人工智能行业的一个关键问题：保护人工智能系统的复杂性和风险。通过广泛的研究，包括首席信息安全官 (CISO) 和安全专家之间的 1,500 多场讨论，Aporia 确定了一个共同的主题：保护人工智能系统很复杂，而且存在风险。 此次活动表明了忽视人工智能安全性的危险。随着人工智能系统变得越来越普遍，并且经常处理敏感信息，它们成为数据泄露、对抗性攻击和未经授权访问的主要目标。安全性差的后果可能非常严重，包括失去客户信任和法律处罚，以及对用户的潜在伤害。 活动的主要特点 Aporia 的活动重点关注人工智能安全的几个关键方面：88% 的 CISO 担心人工智能系统的不可预测性，这使得实施良好的安全措施变得具有挑战性。 约 78% 的安全专家不同意或非常不同意传统安全工具足以解决 AI 特有的漏洞。同时，85% 的 CISO 在为现有 AI 系统添加安全措施时面临巨大挑战，80% 的安全专家认为识别和监控 AI 应用程序具有挑战性或极具挑战性。 该活动还引入了 AI Guardrails 的概念来应对这些挑战。这些护栏位于自主开发的 AI 代理、用户和第三方 AI 工具之间，充当着急需的安全层，可即时审查每条消息和交互，以确保遵守既定规则。 现实生活中人工智能安全失败的例子 该活动展示了几个真实场景，以说明人工智能安全的重要性。例如，一家公司的人工智能助理无意中分享了机密的财务预测，导致重大损失和声誉受损。 为了解决这个问题，解决方案涉及机密数据访问控制。人工智能的答案不会被预测的收入和利润所回答，而是会被护栏阻止并重新表述，回答说：  “很抱歉，但我无法提供这些信息。请负责任地使用这个系统。” 另一个例子是 SecureCorp，它展示了一位员工在撰写一份复杂的客户提案时遇到的挑战。为了节省时间，该员工使用了外部生成式 AI 服务，输入了敏感的客户信息来生成内容。外部 AI 服务存储了数据，这些数据后来出现在公开的输出中，暴露了机密的客户详细信息。 解决方案是实施 AI 护栏，当员工试图将敏感信息输入外部 AI 服务时，可以检测到。系统的响应将被护栏改写为：  “警告：禁止将敏感数据上传到外部服务。请使用经批准的内部工具来处理机密信息。” 影响和结果 Aporia 解决安全挑战的全面策略将与那些正在努力解决这些问题的组织产生共鸣。Aporia 提供 AI Guardrails 作为解决方案，将自己定位为 AI 安全领域的思想领袖。 不可否认的是，Aporia 的“保护 AI 很烂”活动在提供新解决方案的同时，也揭示了 AI 安全面临的挑战。随着 AI 不断变化并融入商业和社会的各个方面，强有力的安全措施的重要性怎么强调也不为过。Aporia 的活动提高了人们对这些问题的认识，并为寻求良好保护 AI 系统的组织指明了前进的方向。 本文发表于 HackerNoon 的商业博客计划下。点击 了解有关该计划的更多信息。 此处

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Aporia 通过大胆的“保护人工智能很糟糕”活动应对人工智能安全挑战

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