Artificial intelligence, adversarial attacks, and ocular warfare
Notice bibliographique
Résumé
We explore the potential misuse of artificial intelligence (AI), specifically large language models (LLMs), in generating harmful content related to ocular warfare. By examining the vulnerabilities of AI systems to adversarial attacks, we aim to highlight the urgent need for robust safety measures, enforceable regulation, and proactive ethics. A viewpoint paper discussing the ethical challenges posed by AI, using ophthalmology as a case study. It examines the susceptibility of AI systems to adversarial attacks and the potential for their misuse in creating harmful content. The study involved crafting adversarial prompts to test the safeguards of a well-known LLM, OpenAI's ChatGPT-4.0. The focus was on evaluating the model's responses to hypothetical scenarios aimed at causing ocular damage through biological, chemical, and physical means. The AI provided detailed responses on using Onchocerca volvulus for mass infection, methanol for optic nerve damage, mustard gas for severe eye injuries, and high-powered lasers for inducing blindness. Despite significant safeguards, the study revealed that with enough effort, it was possible to bypass these constraints and obtain harmful information, underscoring the vulnerabilities in AI systems. AI holds the potential for both positive transformative change and malevolent exploitation. The susceptibility of LLMs to adversarial attacks and the possibility of purposefully trained unethical AI systems present significant risks. This paper calls for improved robustness of AI systems, global legal and ethical frameworks, and proactive measures to ensure AI technologies benefit humanity and do not pose threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».