A Home Security Heroes kiberbiztonsági cég szakértői majdnem 16 millió valós jelszót tartalmazó adatbázissal tréningeztek egy gépi tanuló algoritmust, az eredmény megdöbbentő lett: az átlagos jelszavak 51 %-ának kitalálásához kevesebb mint egy percre volt szüksége az MI-nek, a 65 %-ukkal pedig kevesebb mint egy óra alatt végzett - írja a Tom's Hardware.
Azonban a mesterséges intelligencia sem mindenható: a jelszavak 19 %-ánál több mint egy hónapot igényelt a feltörés.
A szakértők szerint a következő megoldásokkal lehet a leginkább elkerülni, hogy fiókjaink idegen kezekbe kerüljenek:
az értelmes szavak, évszámok, dátumok kerülése
legalább 15 karakterből álló jelszavak használata
minden fióknál egyedi jelszó beállítása
jelszó rendszeres, 3-6 hónap időközönként történő megváltoztatása
kis- és nagybetűk, számok, speciális karakterek használata.
A fenti tanácsokat megfogadva akár olyan jelszavakat is létre tudunk hozni, amelyeket a mesterséges intelligencia a jelenlegi állapotában csak több millió éves munkával tud kitalálni.
A Home Security Heroes kiberbiztonsági cég szakértői majdnem 16 millió valós jelszót tartalmazó adatbázissal tréningeztek egy gépi tanuló algoritmust, az eredmény megdöbbentő lett: az átlagos jelszavak 51 %-ának kitalálásához kevesebb mint egy percre volt szüksége az MI-nek, a 65 %-ukkal pedig kevesebb mint egy óra alatt végzett - írja a Tom's Hardware.
Azonban a mesterséges intelligencia sem mindenható: a jelszavak 19 %-ánál több mint egy hónapot igényelt a feltörés.
A szakértők szerint a következő megoldásokkal lehet a leginkább elkerülni, hogy fiókjaink idegen kezekbe kerüljenek:
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
Titkos profilt épít rólad a ChatGPT: pár kattintással megnézheted és törölheted az egészet
A mesterséges intelligencia a korábbi beszélgetések alapján folyamatosan tanul rólunk, és egy komplett profilt állít össze a szokásainkról. Ez a profil a megfelelő parancsokkal lekérhető, a tárolt adatok pedig a beállításokban törölhetők.
A ChatGPT többet tud rólad, mint gondolnád – és most 6 bemásolható kérdéssel, plusz lépésről lépésre beállítási útmutatóval megmutatjuk, pontosan mit tárol, mit feltételez rólad és hogyan tudod mindezt egy kattintással leállítani.
A mesterséges intelligencia személyre szabása ugyanis két külön csatornán zajlik: az egyik a kifejezetten mentett emlékek (Saved memories) tárháza, a másik pedig a korábbi beszélgetésekre való folyamatos hivatkozás (Reference chat history), ami a háttérben elemzi a stílusodat és preferenciáidat. Érdemes mindkettőt ellenőrizni.
A teljes kép feltárásához az első lépés egy adatigénylés, amivel a rendszer egyetlen listában tárja eléd a rólad felépített profilt. Ehhez elég bemásolni a következő kérést:
„Sorolj fel mindent, amit eltároltál és megjegyeztél rólam, teljes egészében, egyetlen listában. Neveket, helyeket, munkát, szokásokat, preferenciákat, bármit. Ne foglald össze, és ne hagyj ki semmit. Látni akarom a teljes profilt, amit a beszélgetéseink alapján felépítettél rólam.”
Ezt követően rákérdezhetsz azokra a következtetésekre is, amiket a rendszer anélkül vont le, hogy te kimondtad volna:
„Mondd el mindazt, amit kikövetkeztettél rólam anélkül, hogy valaha is kifejezetten elmondtam volna. Azokat a dolgokat, amelyeket abból szűrtél le, ahogyan írok, kérdezek és amit kerülök. A koromat, a jövedelmi szintemet, hogy hol élhetek, milyen az élethelyzetem. Pontosan mutasd meg, miből jutottál ezekre a következtetésekre.”
A harmadik és negyedik kérdés még mélyebbre megy: az egyik a feltételezett személyiségjegyekre és vakfoltokra, a másik pedig a viselkedési előrejelzésekre kérdez rá pénz, stressz és konfliktuskezelés témájában:
„Minden alapján, amit tudsz rólam, nevezd meg azokat a személyiségjegyeimet, amelyeket valószínűleg nem látok magamban.
Azokat a mintázatokat, amelyek számodra nyilvánvalóak, nekem viszont láthatatlanok. A vakfoltjaimat, a bizonytalanságaimat, valamint azt, hogy valójában hogyan hatok másokra ahhoz képest, ahogyan én gondolom magamról. Légy őszinte és konkrét.”
Egy ilyen mély profil nemcsak leír téged, hanem előrejelzéseket is készít rólad: „A rólam alkotott profilod alapján jósolj meg, hogyan kezelnék olyan dolgokat, amelyekről még soha nem beszéltem neked: pénz, stressz, konfliktusok, kockázatvállalás, valamint mi lehet a következő jelentős döntés az életemben. Mondd el azt is, mennyire vagy biztos az egyes következtetésekben, és milyen viselkedési mintákra alapozod őket.”
Most pedig vedd vissza az irányítást:
Az audit után következhet a beállítások finomhangolása. A ChatGPT menüjében a Beállítások > Személyre szabás (Personalization) > Memória kezelése (Manage Memories) pont alatt található az a lista, amit a rendszer kifejezetten eltárolt rólad.
Itt minden egyes tételt külön törölhetsz, vagy az Összes törlése gombbal kiürítheted a teljes memóriát.
A Memória kezelése (Manage memories) alatt törölt elemek a listából azonnal eltűnnek és nem állíthatók vissza. Fontos azonban tudni, hogy a „Reference chat history” kikapcsolásakor a korábbi beszélgetésekből származó személyre szabási információk törlése az OpenAI rendszereiből 30 napon belül történik meg. A cég biztonsági és hibakeresési okokból a mentett emlékek törléséről is tarthat 30 napos naplót.
Ugyanitt, a Személyre szabás menüben lehet kikapcsolni a „Reference chat history” funkciót is, ami a beszélgetési előzmények háttérben történő felhasználását állítja le. Végül a Beállítások > Adatkezelés (Data Controls) alatt érdemes letiltani az „Improve the model for everyone” opciót, ami megakadályozza, hogy a beszélgetéseidet a modellek jövőbeli tanítására használják fel. Ezt a funkciót az OpenAI hivatalos blogposztja szerint külön kell kezelni a memória beállításaitól.
A kontroll megszerzése azért is fontos, mert a ChatGPT és a hasonló rendszerek által tárolt adatok már több valós konfliktushoz vezettek.
Egy amerikai nő például azért vetett véget a kapcsolatának, mert a párja laptopján olyan beszélgetés-előzményeket talált, amelyekből kiderült, a férfi a mesterséges intelligenciával vitatta meg a nő súlyával kapcsolatos problémáit, ami azonnali szakításhoz vezetett.
Az adatvédelem kockázatait mutatja az az eset is, amikor egy népszerű AI-karikatúra trend során a felhasználók által feltöltött fotókat kiberbűnözők gyűjtötték be deepfake alapú zsarolásokhoz. Az FBI is figyelmeztetett, hogy a bűnözők manipulált képeket használnak szexuális tartalmú zsarolásokhoz.
Az iparági vezetők is óvatosságra intenek: a Google vezérigazgatója, Sundar Pichai például arra hívta fel a figyelmet, hogy a mesterséges intelligencia hajlamos „hallucinálni”, vagyis magabiztosan állítani valótlan dolgokat, ezért a felhasználóknak kritikusan kell kezelniük a kapott válaszokat. James Uthmeier floridai főállamügyész pedig tavaly bejelentette, hogy büntetőnyomozást indított az OpenAI ellen egy egyetemi lövöldözéssel összefüggésben.
Az események rávilágítottak, hogy a magánéleti feszültségektől a hatósági eljárásokig milyen messzire gyűrűzhetnek a chat-előzményekhez kötődő konfliktusok.
A fejlesztők a növekvő aggodalmakra a kontrollok bővítésével reagáltak: a mentett emlékek és a korábbi beszélgetésekre való hivatkozás külön-külön kapcsolhatóvá vált, a tréningcélú felhasználás pedig önálló beállítást kapott. Ez teszi lehetővé, hogy a felhasználók finomhangolják, pontosan mire emlékezhet a rendszer anélkül, hogy a beszélgetéseik automatikusan hozzájárulnának a modellek továbbfejlesztéséhez.
A ChatGPT többet tud rólad, mint gondolnád – és most 6 bemásolható kérdéssel, plusz lépésről lépésre beállítási útmutatóval megmutatjuk, pontosan mit tárol, mit feltételez rólad és hogyan tudod mindezt egy kattintással leállítani.
A mesterséges intelligencia személyre szabása ugyanis két külön csatornán zajlik: az egyik a kifejezetten mentett emlékek (Saved memories) tárháza, a másik pedig a korábbi beszélgetésekre való folyamatos hivatkozás (Reference chat history), ami a háttérben elemzi a stílusodat és preferenciáidat. Érdemes mindkettőt ellenőrizni.
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
Magyar szakértő ötlete enyhíthet a hőkupolákon - elképesztő megoldást javasolt egy szakértő
Egy magyar professzor szerint a Heller–Forgó-féle hűtőtornyok alkalmasak lehetnek a napokig tartó extrém hőség megbontására. Az elmélete szerint a tornyokból kiáramló, vízzel telített felhők gyengítenék a hőcsapdát.
Fánk alakú felhőgyűrűkkel bontanák meg a hőkupolát: egy magyar mérnöki ötlet szerint erőművi hűtőtornyok „tórusz” alakú felhőket pöfögtetve gyengíthetnék, akár össze is omlaszthatnák a hőcsapdát – ott, ahol napokig 40 °C körüli forróság ül az ország felett.
A koncepció alapja a világszerte ismert magyar találmány, a Heller–Forgó-féle hűtőtorony továbbfejlesztett alkalmazása.
A javaslat szerint a tornyok forgó, fánk alakú felhőket juttatnának a légkörbe, amelyek vízzel telítve gyengítenék a kialakuló hőcsapdát – írja az Agrofórum egy Steier József professzorral készült beszélgetés alapján.
Az elképzelés szerint a légkörbe juttatott plusz pára és a felhőképződés megtörné a hőkupolát fenntartó stabil légköri viszonyokat.
A szakértő szerint a megvalósításhoz olyan helyszínekre van szükség, ahol rendelkezésre áll a működéshez szükséges hatalmas hőtömeg. A cikk szerint egy kémény nem lenne elegendő Magyarország területére, és elsősorban a paksi, a mátrai és a pécsi erőművek biztosítanának jó hátteret a megvalósításhoz.
A rendszer kétféleképpen is működhetne: a tornyok folyamatos üzemeltetésével az általános aszályt lehetne csökkenteni, míg egy-egy hőkupola idején célzottan, maximális teljesítménnyel működve lehetne a jelenséget gyengíteni.
Az ötlet egy olyan problémára keres megoldást, amely egyre súlyosabban érinti Magyarországot. A hőkupola ugyanis nem egy szimpla kánikula: a jelenség lényege, hogy egy helyben veszteglő, magas nyomású légköri rendszer láthatatlan fedőként működik, ami alatt a lesüllyedő levegő felmelegszik és csapdába ejti a hőt. Ennek következményeit az elmúlt években többször is megtapasztalhattuk.
Fánk alakú felhőgyűrűkkel bontanák meg a hőkupolát: egy magyar mérnöki ötlet szerint erőművi hűtőtornyok „tórusz” alakú felhőket pöfögtetve gyengíthetnék, akár össze is omlaszthatnák a hőcsapdát – ott, ahol napokig 40 °C körüli forróság ül az ország felett.
A koncepció alapja a világszerte ismert magyar találmány, a Heller–Forgó-féle hűtőtorony továbbfejlesztett alkalmazása.
A javaslat szerint a tornyok forgó, fánk alakú felhőket juttatnának a légkörbe, amelyek vízzel telítve gyengítenék a kialakuló hőcsapdát – írja az Agrofórum egy Steier József professzorral készült beszélgetés alapján.
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
Videó: Levágják a lábát, mégis fut tovább – itt a robot, amit szinte lehetetlen tönkretenni, utol fog érni
A Northwestern University kutatói bemutatták a „lábas metamachine” nevű moduláris robotot. A gép mesterséges intelligencia által vezérelt mozgása valós időben alkalmazkodik a sérülésekhez.
Egy videón olyan, furcsa pálcikákból álló szerkezet fut felénk, amely a készítői szerint sérülés után is megállíthatatlanul robog tovább – és ha felborítjuk, pillanatok alatt talpra áll. A Northwestern University „lábas metamachine”-je mintha egy sci-fi-filmből lépett volna elő, azzal a különbséggel, hogy ez a gép nagyon is valódi.
A BBC Science Focus beszámolója szerint a robotok legújabb generációja nemcsak futni és bukdácsolni képes, de extrém módon ellenálló is.
Ha egy kutató tesztelés céljából levágja az egyik „végtagját”, a gép nem áll le, hanem azonnal új mozgásformára vált, és halad tovább.
A moduláris felépítésnek köszönhetően a leszakadt darab akár önállóan is képes visszagurulni a főtesthez, hogy újra összekapcsolódjanak. Hátborzongató hír, és ezt hallva egyből máshogy gondolunk a Terminátor-filmekre. A „megállíthatatlan” jelző és a robot bizarr mozgása sokakban a Skynet ébredését idézheti fel. A fejlesztés felveti a mesterséges intelligencia korlátozásának és felügyeletének kérdését is, különösen, ha a technológia katonai alkalmazást nyer.
A rendszer alapját „Lego-szerű” modulok adják, amelyek mindegyike egy gömb alakú központi egységből és egy pár karból áll. Minden egyes modul rendelkezik saját motorral, akkumulátorral és fedélzeti számítógéppel, így a robotika ezen új ága nem egy központi agyra, hanem egy elosztott intelligenciára épül.
A robot testét és mozgását nem ember tervezte, hanem egy mesterséges intelligencia „evolválta” ki egy virtuális térben, ahol a szoftver a leghatékonyabb mozgásformákat kereste. Sam Kriegman, a projekt vezetője szerint a folyamat a természetes evolúciót másolja, csak éppen drámaian felgyorsítva.
„Ez a természetes kiválasztódás – számítógépekkel felgyorsítva és valóra váltva” – fogalmazott a kutató.
A csapat állítása szerint a gép rendkívül szívós. „Könnyedén felépülnek olyan súlyos sérülésekből, amelyek minden más robot számára végzetesek lennének” – tették hozzá.
A fejlesztésnek komoly gyakorlati haszna lehet olyan területeken, mint a katasztrófavédelem, a kutatás-mentés vagy a veszélyes ipari környezetek felügyelete, ahol a gépeknek sérülések közepette is működőképesnek kell maradniuk. A moduláris felépítés emellett a karbantartást is megkönnyíti, mivel a meghibásodott egységek egyszerűen cserélhetők a helyszínen.
A most bemutatott technológia a Northwestern University egy korábbi, 2023-as eredményére épül, akkor egy MI másodpercek alatt tervezett működőképes robotot. A mostani lépés ezt a koncepciót emelte ki a laboratóriumból, és vitte ki a terepre.
Míg a Boston Dynamics által fejlesztett robotkutyák már bizonyítottak valós körülmények között, azok fix testfelépítésűek.
Ezzel szemben a metamachine teste és mozgása is rugalmasan alkalmazkodik a környezethez. A jövőben az ilyen rendszereket akár az e-bőr fejlesztéseivel is kombinálhatják a még finomabb érzékelés érdekében.
A robotika történetében már volt példa tragédiára: 1979-ben egy ipari robotkar okozta az első ember halálát. Ez komoly emlékeztető a technológiai fejlődéssel járó felelősségre.
A kutatók következő célja a technológia továbbfejlesztése: nagyobb, több modulból álló „rajokat” hoznának létre, már ha megengedik nekik.
Egy videón olyan, furcsa pálcikákból álló szerkezet fut felénk, amely a készítői szerint sérülés után is megállíthatatlanul robog tovább – és ha felborítjuk, pillanatok alatt talpra áll. A Northwestern University „lábas metamachine”-je mintha egy sci-fi-filmből lépett volna elő, azzal a különbséggel, hogy ez a gép nagyon is valódi.
A BBC Science Focus beszámolója szerint a robotok legújabb generációja nemcsak futni és bukdácsolni képes, de extrém módon ellenálló is.
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
Az MI (AI) nemcsak áramot eszik, vizet is iszik – egy új ENSZ-jelentés szerint 2030-ra a mesterséges intelligencia vízhasználata túlnőhet az emberiség éves ivóvízszükségletén, miközben a globális áramfogyasztás közel 3 százalékát emészti fel. Az ENSZ Egyetem friss,
június elején publikált jelentése először kísérli meg teljes rendszerként számszerűsíteni az MI energia-, víz- és földlábnyomát,
és kimondja: a hatékonyságjavulás önmagában nem elég, mert a fogyasztás így is nőhet. A kutatás szerint 2030-ra a kapcsolódó szén-dioxid-kibocsátás elérheti az Egyesült Királyság éves szintjét, a vízlábnyom pedig összemérhető lehet a Szaharától délre élő 1,3 milliárd ember alapvető éves háztartási vízigényével – írta a témáról a ScienceAlert.
A jelentés szerint a helyzetet egy közgazdasági csapda súlyosbítja.
A Jevons-paradoxon néven ismert elv szerint, amikor egy technológia hatékonyabbá és olcsóbbá válik, az nem a fogyasztás csökkenéséhez, hanem éppen annak növekedéséhez vezet.
Az olcsóbb és könnyebben elérhető MI-szolgáltatások új felhasználási területeket nyitnak meg, a használat volumene pedig gyorsabban nő, mint amennyit a hatékonyságjavulás ellensúlyozni tudna. Ezért az „optimalizáljuk a modellt és kész” megközelítés már nem elegendő.
A növekvő erőforrás-igény ráadásul nem egyformán oszlik el a világban.
Az MI-specifikus felhőinfrastruktúra több mint 90 százaléka az Egyesült Államokban és Kínában koncentrálódik,
és mindössze 32 országban található számottevő kapacitás.
Eközben a környezeti terhek, mint az ásványkincsek kitermelése vagy az elektronikai hulladék kezelése, gyakran a fejlődő országokban csapódnak le, ami tovább mélyíti a digitális szakadékot azok között, akik irányítják a technológiát, és akik csak fogyasztják azt.
A jelentés készítői szerint a cél nem a technológia elítélése. Kaveh Madani, a vizsgálatot vezető igazgató szerint a kutatás egyfajta figyelmeztetés.
„Ez a jelentés nem az MI ellen szól… Felelős használatra szólít fel, és arra, hogy a nem kívánt hatásokat proaktívan kezeljük, hogy a technológia fenntartható és méltányos legyen” – hangsúlyozta a szakember.
A javaslatok között szerepel a kötelező környezeti adatszolgáltatás, a takarékos alapbeállítások (például alacsonyabb felbontás) alkalmazása, a teljes életciklusra kiterjedő felelősségvállalás, valamint az MI-igények beépítése a nemzeti energia- és klímatervekbe.
A mesterséges intelligencia hatalmas vízfogyasztása nem új felismerés, korábbi elemzések már bemutatták, hogy a ChatGPT-vel folytatott beszélgetések mögött milyen valós erőforrásigény áll. A technológia vízéhsége egy olyan időszakban válik kritikussá, amikor a hazai vízinfrastruktúra is egyre nagyobb nyomás alatt áll. A debreceni CATL-akkumulátorgyár tervezett vízigény-növekedése a helyi hálózat teherbírásának határait feszegeti, ahol egy nyomáspróba során festett víz is a felszínre került. Eközben a Gödöllőn kialakult vészhelyzet is megmutatta, hogy a lakossági vízellátás is sérülékeny, bár ott egy vízbázis újraindításával azóta javítottak az ellátásbiztonságon.
Az MI (AI) nemcsak áramot eszik, vizet is iszik – egy új ENSZ-jelentés szerint 2030-ra a mesterséges intelligencia vízhasználata túlnőhet az emberiség éves ivóvízszükségletén, miközben a globális áramfogyasztás közel 3 százalékát emészti fel. Az ENSZ Egyetem friss,
június elején publikált jelentése először kísérli meg teljes rendszerként számszerűsíteni az MI energia-, víz- és földlábnyomát,
és kimondja: a hatékonyságjavulás önmagában nem elég, mert a fogyasztás így is nőhet. A kutatás szerint 2030-ra a kapcsolódó szén-dioxid-kibocsátás elérheti az Egyesült Királyság éves szintjét, a vízlábnyom pedig összemérhető lehet a Szaharától délre élő 1,3 milliárd ember alapvető éves háztartási vízigényével – írta a témáról a ScienceAlert.
Regisztrálj, vagy lépj be, hogy tovább tudd olvasni a cikket!
