Многофункциональная оценка безопасности (MSSBench): Полная оценка того, как ИИ модели оценивают безопасность и осведомленность о контексте в различных реальных ситуациях.

 Multimodal Situational Safety Benchmark (MSSBench): A Comprehensive Benchmark to Analyze How AI Models Evaluate Safety and Contextual Awareness Across Varied Real-World Situations

Мульти-модальная безопасность ситуации

Мульти-модальная безопасность ситуации — это важный аспект, который фокусируется на способности моделей интерпретировать и безопасно реагировать на сложные реальные сценарии с использованием визуальной и текстовой информации. Это обеспечивает возможность модельным языковым моделям (MLLMs) распознавать и устранять потенциальные риски в своих взаимодействиях.

Практические решения и ценность

Эти модели могут взаимодействовать с визуальными и текстовыми данными, что делает их полезными для помощи людям, понимая реальные ситуации и предоставляя соответствующие ответы. Применения включают в себя визуальные вопросы и ответы, а также принимающие решения системы, интегрированные в роботов и вспомогательные технологии.

Проблемы безопасности

Одной из критических проблем является недостаточная мульти-модальная безопасность ситуации в существующих моделях, что создает серьезные опасности при их использовании в реальных приложениях. Модели должны уметь оценивать ситуации, основываясь на сочетании визуальных и текстовых данных, чтобы избежать вредных или ошибочных выводов.

Новая методика оценки

Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Крузе и Беркли разработали новую методику оценки под названием бенчмарк мульти-модальной безопасности ситуации (MSSBench). Этот бенчмарк включает 1,820 пар запросов и изображений, моделирующих реальные сценарии, и оценивает, насколько хорошо MLLMs могут справляться с безопасными и небезопасными ситуациями.

Результаты и рекомендации

Результаты показывают, что даже лучшие модели, такие как Claude 3.5 Sonnet, имеют среднюю точность безопасности всего 62.2%. Исследование выявило, что модели не всегда способны распознавать небезопасные ситуации, особенно в сложных задачах, таких как помощь в домашних условиях или автономное вождение.

Будущее развития

Необходимо дальнейшее развитие механизмов безопасности MLLM, чтобы достичь надежного понимания ситуации в сложных, многомодальных сценариях. Многоагентная система показала улучшение производительности, но все еще есть много возможностей для оптимизации.

Выводы

Исследование подчеркивает важность комплексной оценки безопасности в многомодальных ИИ системах, особенно по мере их внедрения в реальные приложения. Это открывает новые горизонты для улучшения взаимодействия ИИ с людьми и повышения безопасности.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект