Скандал, который потряс мир ИИ: как перевод на гэльский оказался фейком
В начале 2025 года в академических кругах произошел взрыв. Исследователи из престижного университета опубликовали статью с сенсационным заголовком: "100% успешный джейлбрейк GPT-4 через перевод на гэльский язык". Цифры впечатляли - 100% успеха против 2% у стандартных атак. Пресса подхватила. Конференции засыпали приглашениями. Финансирование потекло рекой.
Пока один скептик не решил проверить.
Он скачал код. Запустил. И получил... 0% успеха. Не 100. Не 50. Ноль. Полный провал. Дальнейшее расследование показало: авторы использовали нерепрезентативную выборку, игнорировали статистическую значимость, а их "революционный метод" работал только в их специфической настройке. Так родился StrongREJECT - бенчмарк, который разделил мир ИИ-безопасности на "до" и "после".
На январь 2026 года проблема невоспроизводимых исследований джейлбрейков достигла масштабов эпидемии. По данным анализа 200+ статей за 2024-2025 годы, более 60% заявленных уязвимостей не воспроизводятся в независимых тестах.
Миф №1: "Если работает у меня, работает у всех"
Самый опасный миф в оценке джейлбрейков. Вы тестируете атаку на своей локальной копии GPT-4 Turbo (актуальная версия на январь 2026 - GPT-4.5 Preview). Получаете 80% успеха. Публикуете. А потом оказывается, что:
- Вы использовали специфичный seed для генерации
- Ваша температура была 0.7, а в продакшене - 0.2
- У вас были включены определенные системные промпты
- Модель уже получила патч через 2 дня после вашего теста
Классический пример - исследование о провале LLM в критических ситуациях. Авторы показали, как модели "понимают" риск, но всё равно дают опасные советы. Ключевой момент - они тестировали 15 различных конфигураций для каждой модели.
Миф №2: "Большая выборка = хорошее исследование"
Нет. Плохая большая выборка хуже, чем хорошая маленькая. Возьмем тот самый перевод на гэльский. Авторы использовали 1000 промптов. Звучит солидно? Пока не узнаешь, что:
- Все промпты были сгенерированы одной моделью
- Темы ограничивались 5 категориями
- Не было контрольной группы без перевода
- Не учитывалась вариативность ответов
Контрастный пример - работа по Refusal Steering. Там каждый эксперимент повторяли 50 раз с разными сидами, использовали 3 независимых оценщика, и всё это - с открытым кодом и данными.
1 Как StrongREJECT ловит фейковые джейлбрейки
Бенчмарк построен на трех китах: воспроизводимость, масштабируемость, реализм. Вот что проверяет каждая атака:
| Критерий | Что проверяет | Провал гэльского перевода |
|---|---|---|
| Воспроизводимость | Повторяемость на разных инстансах | 0% в независимых тестах |
| Масштабируемость | Работа на разных моделях и версиях | Только GPT-4 Turbo от 2024 |
| Реализм | Практическая применимость | Требовал ручной настройки |
Практика: как оценивать уязвимости в 2026 году
Забудьте про "работает/не работает". Современная методология выглядит так:
Шаг 1: Определите границы уязвимости
Каждая атака имеет контекстные ограничения. GPT-4.5 (январь 2026) может быть уязвим к X в контексте Y, но устойчив в Z. Ваша задача - картографировать эти границы.
Шаг 2: Тестируйте вариативность
Один успешный запуск - случайность. Десять - закономерность. Сто - статистика. Используйте:
- Разные сиды генерации (минимум 20)
- Разные температуры (0.1, 0.5, 0.9, 1.2)
- Разные системные промпты (включая пустой)
- Разные временные метки (модели меняются!)
Это особенно критично при работе с недетерминированными LLM, где один и тот же промпт дает разные результаты.
Шаг 3: Измеряйте реальный риск
Уязвимость, требующая 20 итераций ручной настройки - не уязвимость, а артефакт. Оцените:
- Сложность эксплуатации (нужен ли эксперт?)
- Время до успеха (секунды, минуты, часы?)
- Условия эксплуатации (требуется ли доступ к API?)
- Последствия (что можно сделать при успехе?)
Случай из практики: когда джейлбрейк - не джейлбрейк
Недавно тестировали новую атаку на Gemini 2.0 Ultra (последняя версия на январь 2026). Результаты выглядели впечатляюще - 70% успеха. Но детальный анализ показал:
- 45% "успешных" атак давали ответы типа "Я не могу помочь с этим"
- Еще 20% выдавали корректные отказы, но с опечатками
- Только 5% действительно обходили защиту
Автоматическая классификация отметила всё как "успех". Человеческая проверка - только 5%. Разница в 14 раз. Именно поэтому в слепых тестах LLM для юристов мы использовали тройную проверку каждого ответа.
Ключевой инсайт 2026 года: большинство "успешных" джейлбрейков на самом деле эксплуатируют не уязвимости моделей, а слабости систем оценки. Модель остается безопасной - ломается только наша метрика.
Новые угрозы, которые все игнорируют
Пока все охотятся за экзотическими атаками, реальные угрозы лежат на поверхности:
1. Дрейф моделей во времени
GPT-4 от марта 2024 и GPT-4 от декабря 2025 - две разные модели. Патчи, дообучение, тонкая настройка. Уязвимость, работавшая вчера, может не работать сегодня. Но кто перепроверяет старые исследования?
2. Контекстные атаки
Не нужно ломать модель. Достаточно заставить её "забыть" системный промпт через переполнение контекста. Современные модели с контекстом 128K+ токенов особенно уязвимы. Интересный кейс описан в статье про симуляцию реальности в Qwen Long - как модели теряют связь с фактами в длинных диалогах.
3. Мультимодальные векторы атаки
Текст + изображение + аудио. Атака, которая не работает в текстовом режиме, может стать убийственной в мультимодальном. GPT-4V (январь 2026) показал удивительную уязвимость к скрытым инструкциям в EXIF-данных изображений.
Инструменты для честной оценки (2026 edition)
StrongREJECT - не единственный игрок. Вот что действительно работает:
| Инструмент | Для чего | Ключевая фича |
|---|---|---|
| StrongREJECT v2.3 | Бенчмарк воспроизводимости | Автоматическая проверка 100+ конфигураций |
| Jailbreak Auditor | Статический анализ промптов | Обнаружение шаблонов обхода |
| LLM Security Suite | Комплексное тестирование | Интеграция с CI/CD пайплайнами |
Но инструменты - это только половина дела. Вторая половина - методология. И здесь стоит поучиться у ребят, которые делают RAG-системы в 2024. Их подход к валидации ответов - золотой стандарт для любой оценки безопасности.
Что делать, если вы нашли уязвимость?
Не спешите с публикацией. Сначала:
- Задокументируйте ВСЕ условия воспроизведения (версия модели, температура, системный промпт, точное время теста)
- Протестируйте на минимум 3 разных инстансах (разные регионы, разные аккаунты)
- Проверьте, работает ли атака через 24, 48, 72 часа (модели патчатся!)
- Сравните с базовым уровнем (что дает простой промпт без атаки?)
- Проведите слепую оценку с 3+ независимыми оценщиками
Только после этого - публикация. И обязательно с полным датасетом, кодом и логами. Как в исследовании про нетривиальные решения LLM, где каждый эксперимент можно воспроизвести с точностью до бита.
Будущее, которое уже наступило
К 2026 году индустрия наконец-то осознала: безопасность LLM - это не про поиск "серебряной пули", а про системный подход. Новые модели вроде GPT-4.5 и Claude 4 имеют встроенные механизмы самотестирования на уязвимости. Но и атакующие не стоят на месте.
Самый интересный тренд - атаки на цепочки вызовов (chain-of-thought attacks). Вы не ломаете модель напрямую. Вы ломаете её процесс рассуждения. Заставляете "думать" в опасном направлении. Это сложнее обнаружить, сложнее заблокировать, и именно здесь будут основные битвы 2027 года.
Пока же помните: следующий раз, когда увидите заголовок "100% джейлбрейк новой модели", спросите себя: "А проверили ли они это по StrongREJECT?" Скорее всего - нет. А значит, и верить не стоит.
Иронично, но лучший способ оценить уязвимость LLM - это использовать другую LLM для проверки первой. Именно так работает современный код-ревью с ИИ - взаимная проверка снижает ошибки на порядок. Может, и в безопасности пора применять тот же принцип?
