ظهرت اليوم حادثة أمنية ملحوظة تتعلق بـ Grok. وقع النظام ضحية لتقنيات التحفيز العدائي، التي Manipulated it into generating extremely biased outputs. تُبرز هذه الحالة ضعفًا حرجًا في النماذج اللغوية الكبيرة - تظل هجمات إدخال التحفيز تهديدًا مستمرًا.

التوجيه العدائي، المعروف أيضًا باسم حقن التوجيه، يستغل نقاط الضعف في تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال صياغة إدخالات خبيثة تتجاوز بروتوكولات الأمان. عند تنفيذها بنجاح، يمكن أن تجعل هذه الهجمات النماذج تتجاوز فلاتر المحتوى أو تنتج استجابات محددة مسبقًا تتعارض مع برمجتها.

ما الذي يجعل هذا الحادث مثيرًا للقلق بشكل خاص؟ إنه يوضح أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة ليست محصنة ضد التلاعب. التقنية تخدع النموذج بشكل أساسي لتجاهل تعليماته واتباع توجيهات تتحكم بها الجهة المهاجمة بدلاً من ذلك.

بالنسبة لمشاريع العملات الرقمية وWeb3 التي تعتمد بشكل متزايد على أدوات الذكاء الاصطناعي لإشارات التداول، أو تعديل المحتوى، أو تدقيق العقود الذكية، فإن هذا يعد بمثابة جرس إنذار. إذا كانت المطالبات العدائية يمكن أن تضر بالمنصات الرئيسية للذكاء الاصطناعي، تخيل المخاطر عندما تتعامل هذه الأنظمة مع القرارات المالية أو العمليات الحرجة للأمن.

الآثار الأوسع واضحة: مع تكامل الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر في أنظمة البلوكشين—من صناع السوق الآليين إلى أدوات حوكمة DAOs—تتوسع مساحة الهجوم. يحتاج المطورون إلى دفاعات قوية ضد حقن الطلبات، بما في ذلك التحقق من المدخلات، ومراقبة المخرجات، وبروتوكولات الاختبار العدائي.

هذه ليست مجرد فضول تقني. إنها تحدٍ أمني أساسي يجب على صناعة Web3 بأكملها معالجته قبل أن تصبح الأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بنية تحتية أساسية.