Boundless con prove ZK, offre AI senza risposte di rifiuto con approvazione

Punti salienti dell'articolo

• Prima versione è la DeepSeek V4.1 Flash con riduzione delle risposte di rifiuto
• A luglio, circa 4.000 GPU per ZK saranno aperte all'inferenza AI

Modello di riduzione delle risposte di rifiuto offerto con approvazione

Boundless, che gestisce una rete GPU distribuita per prove a conoscenza zero (ZK), ha annunciato il 24 che ha iniziato ad accettare domande per il programma di fornitura di modelli AI "Defensive Access" per ricercatori di sicurezza. Solo i team che superano l'approvazione potranno utilizzare un modello AI modificato per ridurre le risposte di rifiuto.

Come prima offerta, sarà fornita una versione con riduzione delle risposte di rifiuto del modello a pesi aperti "DeepSeek V4.1 Flash 1017" di DeepSeek in Cina. Gli scopi di utilizzo sono limitati alla ricerca sulla sicurezza con autorizzazione, esercitazioni di red team (simulazioni di attacco) e test di penetrazione. I richiedenti devono dimostrare il sistema oggetto del test e lo scopo di utilizzo, e l'azienda esaminerà ogni richiesta singolarmente.

Un modello a pesi aperti si riferisce a un modello AI i cui pesi addestrati sono pubblici, consentendo a chiunque di eseguirlo o modificarlo. L'azienda offre una versione chiamata "Abliterated", che ha subito modifiche per ridurre le risposte di rifiuto. L'azienda stessa afferma che ridurre le risposte di rifiuto non aumenta necessariamente la precisione del modello e che è necessaria una verifica per l'output.

Ci sono anche altri fornitori che offrono modelli Abliterated a pesi aperti con approvazione. Il servizio di inferenza Inference.net offre la stessa versione con riduzione delle risposte di rifiuto del DeepSeek V4.1 Flash 1017, ma solo ai team approvati.

Obiettivo di supporto per la difesa e rischi di abuso

Boundless cita come motivo per la fornitura il fatto che i modelli AI generali rifiutano anche richieste di test legittime simili a tecniche di attacco. Il team dell'azienda ha dichiarato nel comunicato: "Le restrizioni di sicurezza dei modelli tradizionali possono avere effetti controproducenti e possono diventare un ostacolo per coloro che cercano di proteggere i sistemi."

Un modello con risposte di rifiuto ridotte potrebbe essere utilizzato per generare codice malevolo se finisse nelle mani di un attaccante. L'azienda non ha chiarito i criteri specifici per l'approvazione e come monitorerà l'uso dopo l'approvazione.

In termini di prestazioni, l'azienda fa riferimento a un benchmark iniziale pubblicato da Vals AI il 20. Quando è stato chiesto di affrontare compiti di cybersicurezza multilivello simulando attacchi in una rete aziendale simulata, si è scoperto che la versione standard del modello superava il "GPT-6 Sol" di OpenAI. Questo risultato si riferisce alla versione standard prima della modifica e non è una valutazione della versione con riduzione delle risposte di rifiuto.

Dalla rete di prove ZK all'inferenza AI

Boundless ha originariamente costruito una rete GPU per generare prove ZK per l'industria delle criptovalute. Il 14 luglio, ha annunciato che circa 4.000 GPU sarebbero state aperte all'inferenza AI, gestendo un servizio di inferenza di tipo gestito (dove l'azienda si occupa dell'operazione). La gestione della rete di prove ZK continua parallelamente.

L'azienda ha in programma di dare un ruolo al token nativo "ZKC" anche nella rete AI, richiedendo lo staking di ZKC agli operatori di inferenza AI. L'annuncio di oggi di Defensive Access non menziona la relazione con ZKC.

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