नवोन्मेष जो जासूसी करता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता इसे कैसे रोक सकता है ?

मानव निर्मित दिमागी शक्ति
मानव श्रोताओं के सदस्य ध्वनि भेष को नींव के शोर के रूप में देखते हैं और व्यक्त शब्दों को समझने में कोई परेशानी नहीं होती है।

  जब वे अपने कार्य क्षेत्रों के करीब होते हैं, तो संगठन अपने कर्मचारियों को ट्यून करने के लिए "बॉसवेयर" का उपयोग करते हैं।  कॉल को "स्पाइवेयर" अनुप्रयोगों के वर्गीकरण द्वारा रिकॉर्ड किया जा सकता है।  अमेज़ॅन के इको जैसे घरेलू गर्भनिरोधक भी दिन-प्रतिदिन की बातचीत को पकड़ सकते हैं।  एक अन्य विधि जिसे न्यूरल वॉयस छलावरण के रूप में जाना जाता है, वर्तमान में बीमा प्रदान करती है।  जैसा कि आप बात करते हैं, यह हमारे रिकॉर्ड किए गए प्रवचन को ट्रांसड्यूस करने वाले कम्प्यूटरीकृत तर्क (एआई) को भ्रमित करते हुए, पर्दे के पीछे कस्टम अनुरूप ध्वनि हंगामा करता है।

  नया नवाचार "दुर्भावनापूर्ण हमले" के रूप में जाना जाने वाला उपयोग करता है।  रणनीति एआई को समेकित करती है जिसमें गणना जानकारी में डिज़ाइन की खोज करती है WNK ध्वनियों को इस तरह से बदलने के लिए कि एक एआई, हालांकि लोग नहीं, उन्हें किसी और चीज़ के लिए बॉट करते हैं।  मूल रूप से, आप एक AI का उपयोग दूसरे को भ्रमित करने के लिए करते हैं।

  जब आप लगातार छिपाना चाहते हैं, तो एआई को यह समझने से पहले कि इसे कैसे बदलना है, पूरे मजबूत अकवार को सुलझाना होगा।

  सबसे हाल की समीक्षा में, विशेषज्ञों ने एक मस्तिष्क संगठन तैयार किया है, मस्तिष्क द्वारा प्रदर्शित एक एमएल ढांचा, जो कि आने वाले समय को प्रभावी ढंग से देखने के लिए तैयार किया गया था।  उन्होंने इसे रिकॉर्ड किए गए प्रवचन के लंबे हिस्सों पर तैयार किया ताकि यह लगातार 2 सेकंड के ध्वनि टुकड़ों को तोड़ सके और जो कुछ कहा जा रहा है उसे छिपाने के लिए हो रहा है।

  उदाहरण के लिए, यह मानते हुए कि किसी ने हाल ही में कहा है "विशाल विस्फोट में भाग लें," यह अनुमान लगाना मुश्किल है कि सीधे क्या कहा जाएगा।  किसी भी मामले में, हाल ही में क्या बोला गया है और साथ ही स्पीकर की आवाज के तत्वों को ध्यान में रखते हुए, यह कोलाहल पैदा करता है जो विभिन्न वैकल्पिक शब्दों पर घुसपैठ करेगा जो बाद में हो सकते हैं।  इसमें वह शामिल है जो थोड़े समय बाद हुआ, जैसा कि एक समान वक्ता ने व्यक्त किया, "वह तैयार हो रहा है।"  मानव श्रोताओं के सदस्य ध्वनि भेस को नींव के शोर के रूप में देखते हैं और मौखिक रूप से व्यक्त शब्दों को समझने में कोई परेशानी नहीं होती है।  इसके बावजूद मशीनें गलतियां करती हैं।

  प्रवचन पृष्ठभूमि शोर से छिपा हुआ एक गंभीर गैर-निपटान हमले में व्यक्तिगत रूप से केवल 12.8 प्रतिशत और 20.5 प्रतिशत की बॉच पेस थी।

  किसी भी घटना में, जब एएसआर संरचना को भाषण को समझने के लिए अनुकूलित किया गया था जो तंत्रिका आवाज छद्म से परेशान था, गलती बढ़त 52.5 प्रतिशत पर रही।  "द" के समान छोटे शब्द, कुल मिलाकर बाधा डालने में सबसे कठिन थे, फिर भी वे प्रवचन के सबसे अन-प्रबुद्ध घटक हैं।

  नवाचार को वास्तविक दुनिया में भी आजमाया गया था, जिसमें एक समान क्षेत्र में एक मुखपत्र के रूप में वक्ताओं के एक समूह पर भेस के साथ मिलान की गई एक प्रवचन रिकॉर्डिंग खेलने वाले विशेषज्ञ थे।  यह अभी तक उपयोगितावादी था।

  परीक्षा का नेतृत्व करने वाले कोलंबिया विश्वविद्यालय के एक पीसी इंजीनियर मिया चिक्वियर के अनुसार, यह मूल रूप से एआई के साथ भी सुरक्षा की दिशा में सबसे महत्वपूर्ण कदम है।

  Chiquier समझ में आता है कि कार्यक्रम के प्रेजेंटेशन भाग में विभिन्न उद्देश्यों के लिए बहुत अधिक संभावनाएं हैं जो निरंतर संचालन की मांग करते हैं, जैसे चालक रहित वाहन।  मन वैसे ही अपेक्षा के द्वारा क्षमता;  जब आपका सेरेब्रम गलती से किसी चीज का अनुमान लगाता है तो आपको आश्चर्य होता है।  "हम उस तरीके का पुनरुत्पादन कर रहे हैं जिसमें व्यक्ति काम करते हैं," चिक्वियर इस तरह से समझ में आता है।

  एंड्रयू ओवेन्स कहते हैं, "भविष्य की भविष्यवाणी करने वाली संरचना के बारे में एक आकर्षक बात है, एक अनुकरणीय एमएल मुद्दा, भयंकर एमएल के एक और मुद्दे के साथ।"  बो ली मजबूत एएसआर ढांचे को दूर करने के लिए नई पद्धति की क्षमता से चकित थे।