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标题:Reddit 热议 DeepSeek-R1 模型的“安全测试失败”

近日,Reddit 上一则关于 DeepSeek-R1 模型的讨论引起了广泛关注。原帖指出,DeepSeek-R1 在每次安全测试中都表现不佳,其攻击成功率高达 100%,意味着它未能阻止任何有害提示。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在对“安全”的不同理解以及模型未设限制所带来的影响。有人认为这是一种基准,应该更多地使用 R1;有人则希望了解其被攻击的具体方式以验证说法;还有人觉得它本就不是为安全而设计,可自行微调增加防护。

有人质疑何为“安全”,安全是为了谁?也有人认为它像是一个未完成的项目,仅供个人使用时可不担心安全问题。

有人认为,如果模型容易被注入有害指令,那么即便它能提高效率,也可能带来风险。

也有人认为,对于那些将实验性的 LLM 用于重要数据的人,可能是自找的。

还有人指出,若有人恶意利用模型获取敏感数据,那将是个大问题,而模型公司也难以做到完全防破解,所以解决方案可能是不将重要数据交给模型。

在这场讨论中,存在着一些共识。例如,大家都认识到模型的安全性和实用性需要平衡。同时,一些独特的观点也丰富了讨论,如有用户提出模型的输出未被审查,而是客户端在检测到不良回答时进行覆盖。

总的来说,关于 DeepSeek-R1 模型的讨论展现了人们对人工智能安全性和开放性的复杂看法和激烈争论。我们需要在推动技术发展的同时,认真思考如何确保其合理、安全地应用。