KI News: Kurz und klar.

Wissenschaftler haben eine neue Technik entwickelt, die das wahre Risiko von großen Sprachmodellen (LLMs) unter realen Angriffsbedingungen genauer einschätzt. Traditionelle Tests, die meist nur einen einzelnen Prompt oder ein kleines Budget an Angriffen nutzen, unterschätzen die Gefahr, weil Angreifer in der Praxis oft tausende parallele Versuche durchführen, bis ein schädlicher Output erzeugt wird.

Verkehrsunfälle auf Straßen stellen weltweit eine Gesundheitskrise dar, mit über einer Million Todesfällen pro Jahr und Kosten von bis zu 3 % des Bruttoinlandsprodukts. Traditionelle Sicherheitsstudien analysieren Risikofaktoren oft isoliert und vernachlässigen dabei die räumliche Komplexität und die Wechselwirkungen im gebauten Umfeld.