Az OpenAI páncélszekrénybe zárja a kibermodellt, kiváltság lesz a mesterséges intelligencia – félelmetes okból
Az OpenAI egy kiberbiztonságra fókuszáló modellt tett elérhetővé egy szűk ügyfélkör számára egy héttel azután, hogy riválisa, az Anthropic hasonló lépést tett, miközben egyre nagyobb aggodalom övezi a mesterséges intelligencia képességét a szoftveres sérülékenységek kihasználására.
Az OpenAI GPT-5.4-Cyber névre keresztelt modelljének célja, hogy autonóm módon azonosítsa a szoftverekben található hibákat és sebezhetőségeket, és ezekről értesítse a kiberbiztonsági szakembereket, hogy kijavíthassák őket, mielőtt rosszindulatú felhasználók megtalálják és kihasználják a gyenge pontokat – írta a Financial Times.
A vállalat keddi bejelentésére egy héttel azt követően került sor, hogy az Anthropic kiadta Mythos nevű, hasonló képességekkel rendelkező modelljét, szintén egy egy szűk kör számára.
A mesterséges intelligencia fejlesztésével foglalkozó cégek attól tartanak, hogy ezek az új, nagy teljesítményű modellek segíthetik a hekkereket, és számos jelenlegi kiberbiztonsági védelmi megoldást elavulttá tehetnek. Az Anthropic modelljének megjelenése a szoftverrészvények árfolyamát is megrángatta, mivel a befektetőket elbizonytalanította, hogy az ilyen eszközök miként hatnak majd az ágazatra.
„A kiberkockázat már jelen van és gyorsul, de cselekedhetünk. A digitális infrastruktúra már évekkel azelőtt sebezhető volt, hogy a fejlett mesterséges intelligencia megjelent volna” – emelte ki a modell bejelentését kísérő közleményében az OpenAI.
Az Anthropic tájékoztatása szerint a Mythos már több ezer súlyos sérülékenységet azonosított, többek között minden fontos operációs rendszerben és webböngészőben, köztük olyanokat is, amelyek közül néhány évtizedekig rejtve maradt.
Az OpenAI egy korábbi kiberbiztonsági terméke, a márciusban bemutatott Codex Security több mint 3000 kritikus és magas prioritású sérülékenység javításához járult hozzá a vállalat közleménye szerint. A GPT-5.4-Cyber modellt úgy képezték ki, hogy kevesebb korlátozással működjön, mint az általánosan elérhető OpenAI-modellek, ezzel növelve a képességeit.
Mind az Anthropic, mind az OpenAI hangsúlyozta, hogy ezek az eszközök védelmi vonalként is szolgálhatnak a hekkerekkel szemben, akik szintén mesterséges intelligenciát használnak a kiberbiztonsági gyengeségek feltárására és kihasználására.
A mesterséges intelligenciára épülő kiberbiztonsági „fegyverkezési verseny” aggodalmat keltett a kormányok és a pénzügyi intézmények körében. A múlt héten az Amerikai Egyesült Államok pénzügyminisztere, Scott Bessent, valamint a Federal Reserve elnöke, Jerome Powell egyeztetésre hívta össze az amerikai nagybankok egy részét, hogy megvitassák a Mythos által jelentett kiberkockázatokat. A modellt pénzügyi szabályozó hatóságok és bankok is megvitatták.
Az OpenAI kedden azt közölte, hogy az új modelljét a februárban létrehozott, kiberbiztonságra irányuló megbízható hozzáférési program résztvevői számára teszi elérhetővé. Az ügyfeleket és szakembereket előzetesen ellenőrzik, és biztonsági eljáráson mennek keresztül, mielőtt hozzáférést kapnak a programhoz.
A vállalat kiemelte: az a célja, hogy a közeljövőben ezeket az eszközöket a lehető legszélesebb körben elérhetővé tegyék, miközben megelőzik velük a visszaéléseket. Az új modell egyelőre csak a program legmagasabb szintjén érhető el, de bővíteni kívánják a hozzáférést. A cég egyelőre nem hozta nyilvánosságra partnereit.
Milliárdok mennek AI-chipekre, mégsem készül elég: a mesterséges intelligencia újraírja a globális chiphiányt
Az elmúlt években sok szó esett a globális chiphiányról, amely a világjárvány után az autóipartól az elektronikai iparig számos ágazatot érintett. A mostani helyzet azonban más természetű: a chipipar gondja ma már nem az általános hiány, hanem az, hogy a mesterséges intelligencia rendszereihez szükséges, speciális memóriákból és az ezekhez kapcsolódó fejlett tokozási technológiákból a gyártók egyelőre nem tudnak elegendőt előállítani.
A mesterséges intelligencia gyors terjedése alapjaiban alakította át az adatközpontok hardverigényét. A nagy nyelvi modellek és más generatív rendszerek betanítása, illetve működtetése rendkívül nagy számítási kapacitást igényel. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy az adatközpontokban egyre több nagy teljesítményű grafikus processzor és más gyorsító dolgozik. Ezek a lapkák azonban csak akkor működnek hatékonyan, ha nagyon gyors memóriával párosulnak. Itt lép be a képbe az úgynevezett nagy sávszélességű memória, a HBM.
