Laporan Strategis  ·  2026-09-20

Model AI Bobot Terbuka Dapat Meningkatkan Risiko Penyalahgunaan Biologis: Menilai Penghapusan Anti-Penolakan, Peningkatan Kemampuan, dan Model Tidak Tersensor yang Tersedia Secara Publik

Laporan StrategisHigh dampakGlobal
Pusat RAND untuk AI, Keamanan, dan Teknologi menguji apakah LLM perbatasan bobot terbuka dapat dimodifikasi untuk tujuan biologis berbahaya, memeriksa penghapusan anti-penolakan, peningkatan kemampuan, dan varian model yang tidak tersensor yang tersedia secara publik. Temuan judul: menghilangkan pelatihan keamanan LLM adalah 'sangat layak', sementara meningkatkan kemampuan biologis LLM di luar garis dasar lebih sulit. Evaluasi keamanan biosistem khusus menunjukkan bahwa penghapusan keamanan saja — tanpa peningkatan kemampuan — masih dapat membantu jalur ancaman senjata biologis yang realistis.
Secara langsung menginformasikan perdebatan kebijakan rilis AI bobot terbuka vs. bobot tertutup dan diskusi kontrol ekspor; pemimpin keamanan dan kebijakan memerlukan basis bukti ini untuk keputusan tentang penjaga rilis model.
Informasikan tim keamanan nasional dan kepercayaan & keselamatan tentang penjaga anti-kerusakan untuk rilis atau penerapan model bobot terbuka apa pun.
RAND Corporation — Open-Weight AI Models May Increase Biological Misuse Risks
Lihat di umpan langsung Jelajahi temuan keamanan dan tata kelola AI terkait — diperbarui setiap pagi.
Buka umpan →