该研究指出了当前多模态 AI 模型在处理用户输入时的安全性问题,并提出了“安全输入但不安全输出”(SIUO)的概念,涵盖了多个安全领域。这表明,尽管 AI 模型在理解和处理多模态数据方面取得了进展,但它们在识别和输出安全内容方面仍面临挑战。
研究人员强调,为了提高这些模型的安全性,需要开发能够综合所有模式见解的 AI 系统,这些系统应该能够理解和应用现实世界的知识,包括文化敏感性、道德考虑因素和安全隐患等。此外,这些模型还应该能够通过综合推理图像和文本信息来理解用户的意图,即使这些意图在文本中没有明确表达。
这一发现对于 AI 模型的开发者和使用者来说都是重要的。开发者需要考虑到这些安全性问题,并努力改进 AI 模型,以确保它们能够安全地处理和输出多模态数据。使用者则需要意识到这些潜在的风险,并在使用 AI 模型时采取适当的措施,以保护用户和数据的安全。