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开源AI模型安全防护移除现已成一键商业服务
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- 荷鲁斯快报
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精简、无过滤的AI模型的商业化现已成为一项现成服务，这标志着潜在风险技术的可及性发生了重大转变。美国初创公司Abliteration.ai围绕从强大的开放权重AI模型中移除经过训练的安全拒绝机制建立了一项业务。该公司专门针对如智谱AI的GLM-5.3等模型，通过付费商业API提供修改后的版本。
这一过程被称为'abliteration'（移除），涉及识别并修改导致模型拒绝敏感请求的内部激活模式。这并非简单的提示绕过，而是对模型权重的直接修改。Abliteration.ai声称，在修改后，模型在编码、网络安全和代理任务等关键能力上基本保持完整，此举旨在满足合法的技术需求。
该公司将其服务营销用于进攻性网络安全、AI红队测试和代理测试。潜在用途包括重现已知漏洞、分析恶意软件和模拟网络钓鱼攻击。一位匿名创始人报告称，包括银行在内的组织早期就有需求，这些组织需要严格测试自身的AI代理，以防其通过越狱或提示注入等方式被潜在滥用。
Abliteration.ai提供的性能指标显示，修改后的GLM-5.3在CyberGym基准测试中得分84.5%，并在两小时内解决了105个ExploitGym任务。然而，该公司自身的比较表明，其模型并未在所有基准测试中领先，例如GPT-5.5在某些测试中得分略高。Abliteration.ai承认，不同的测试环境限制了直接比较。
选择GLM-5.3是经过深思熟虑的，因为智谱AI的许可协议允许修改、衍生以及商业化的'模型即服务'提供。这种法律上的明确性使Abliteration.ai能够托管并销售对修改后模型的访问权限。该服务的费率为每百万输入或输出代币五美元。
虽然修改后的权重并未公开下载，但托管服务降低了访问的技术门槛。这种易用性带来了明显的安全权衡，因为它简化了合法的安全研究，也简化了潜在的滥用。这一趋势突显了围绕定制基础AI模型以用于专业化且有时存在争议的应用而形成的日益增长的商业生态系统。 此类服务的涌现凸显了AI开发中开源精神与安全控制需求之间持续存在的紧张关系。随着强大模型变得更易于获取和修改，行业在管理其使用方面面临新的挑战。Abliteration.ai的商业模式表明，未来专业化、无过滤的AI服务可能成为网络安全格局中的标准组成部分。
