Boundless de ZK prova oferece IA sem respostas de rejeição sob um sistema de aprovação

Pontos principais deste artigo

• A primeira versão é a versão de supressão de rejeição do DeepSeek V4.1 Flash
• Em julho, cerca de 4.000 GPUs para ZK foram liberadas para inferência de IA

Modelo de supressão de rejeição oferecido sob um sistema de aprovação

A Boundless, que opera uma rede de GPUs distribuídas para provas de conhecimento zero (ZK), anunciou no dia 24 que começou a aceitar inscrições para o programa de fornecimento de modelos de IA "Defensive Access" para pesquisadores de segurança. Apenas as equipes que passarem pela aprovação poderão usar o modelo de IA modificado para suprimir respostas de rejeição.

Como primeira oferta, será disponibilizada uma versão de supressão de rejeição do modelo de pesos abertos "DeepSeek V4.1 Flash 1017" da DeepSeek da China. O uso é limitado a pesquisas de segurança autorizadas, exercícios de equipe vermelha (simulações de ataque) e testes de penetração. Os candidatos devem indicar o sistema alvo e o propósito de uso, e a empresa irá revisar cada solicitação individualmente.

Um modelo de pesos abertos refere-se a um modelo de IA cujos pesos treinados são públicos, permitindo que qualquer pessoa o execute ou modifique. A versão chamada "Abliterated", que a empresa fornece, é uma modificação que suprime as respostas de rejeição desses modelos. A própria empresa afirma que, embora a supressão de rejeições não aumente a precisão do modelo, a saída requer validação.

Existem outros fornecedores que oferecem modelos Abliterated de pesos abertos sob um sistema de aprovação. O serviço de inferência Inference.net também fornece a versão de supressão de rejeição do mesmo DeepSeek V4.1 Flash 1017, mas apenas para equipes aprovadas.

Objetivo de apoio à defesa e riscos de abuso

A Boundless cita como razão para a oferta que modelos de IA genéricos tendem a rejeitar até mesmo solicitações de teste legítimas que se assemelham a métodos de ataque. A equipe da empresa declarou no comunicado: "As restrições de segurança dos modelos tradicionais podem ter um efeito contraproducente, tornando-se um obstáculo para aqueles que realmente tentam proteger os sistemas."

Modelos que suprimem respostas de rejeição podem ser usados para gerar códigos maliciosos se caírem nas mãos de atacantes. A empresa não revelou os critérios específicos de aprovação ou como irá monitorar o uso após a aprovação.

Em termos de desempenho, a empresa cita benchmarks iniciais divulgados pela Vals AI em 20 de julho. Quando o modelo foi testado em uma rede empresarial simulada com tarefas de cibersegurança em múltiplas etapas, a versão padrão do modelo superou o "GPT-6 Sol" da OpenAI. Este resultado refere-se à versão padrão antes da modificação, e não é uma avaliação da versão de supressão de rejeição em si.

Da rede de provas ZK para a inferência de IA

A Boundless originalmente construiu uma rede de GPUs para gerar provas ZK para a indústria de ativos criptográficos. Em 14 de julho, anunciou que liberaria cerca de 4.000 GPUs para inferência de IA, operando como um serviço de inferência gerenciado (onde a empresa cuida da operação). A operação da rede de provas ZK continua em paralelo.

A empresa planeja dar um papel ao token nativo "ZKC" também na rede de IA, exigindo que os operadores de inferência realizem staking de ZKC. O anúncio do Defensive Access não menciona a relação com o ZKC.

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