Quello antropico modello di intelligenza artificiale generativa più capace è ancora nelle mani di poche organizzazioni e professionisti della sicurezza informatica, ma il modello Claude più potente che puoi utilizzare ora sta ricevendo un aggiornamento.
Claude Opus 4.8rilasciato giovedì, rappresenta un “miglioramento modesto ma tangibile” rispetto a Opus 4.7, ha affermato Anthropic nel suo publish sul weblog di annuncio.
Ma la società ha anche affermato che sta facendo progressi significativi nella produzione di una versione del suo modello Claude Mythos Preview che è disposta a rilasciare al pubblico. Al momento, ha limitato l’accesso a Mythos a un consorzio di accomplice come parte di ciò che ha chiamato Progetto Glasswingspiegando che le capacità di sicurezza informatica del modello erano sufficientemente avanzate da garantire agli esperti di sicurezza informatica e alle principali aziende tecnologiche un po’ di tempo per correggere i difetti rilevati dal modello.
“I modelli con questo livello di capacità richiedono garanzie informatiche più forti prima di poter essere rilasciati in generale”, ha affermato Anthropic. “Stiamo facendo rapidi progressi nello sviluppo di queste misure di sicurezza e prevediamo di poter portare i modelli di classe Mythos a tutti i nostri clienti nelle prossime settimane.”
Miti per tutti?
La decisione di Anthropic di nascondere Mythos Preview al grande pubblico, almeno per ora, è stata interessante. È stata una mossa saggia e lungimirante quella di proteggere l’infrastruttura critica di Web da potenziali difetti? È stato un modo semplice per fomentare l’hype del advertising? I ricercatori di sicurezza hanno scoperto che il modello è certamente capace di farlo trovare exploit molto più rapidamente rispetto agli hacker umani, anche se non si spinge necessariamente oltre le capacità umane. Inclusa l’ultima versione di Mozilla di Firefox più di 200 correzioni identificate da Mythos Preview.
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Ma il fatto che Mythos sarà presto disponibile a chiunque, anche con notevoli misure di sicurezza informatica, significa che finalmente vedremo se il modello sarà all’altezza delle aspettative, con tutti i rischi che potrebbero comportare.
Darren Williams, fondatore e CEO dell’azienda di sicurezza informatica Nebbia Neraha detto a CNET in una e-mail che i rilasci di grandi modelli sono spesso momenti di tensione.
“Da un lato, la decisione di Anthropic di organizzare il rilascio, trattenendolo fino a quando non saranno sviluppate le misure di salvaguardia, mostra il giusto istinto”, ha detto. “Ma quanto più un modello è capace, tanto più alta è la posta in gioco se tali misure di salvaguardia falliscono o se il modello viene eventualmente utilizzato in modo improprio. La finestra tra il rilascio di un modello potente e l’ampia adozione di difese contro di esso è sempre un momento vulnerabile.”
Tuttavia, Mythos sarà molto più costoso da gestire rispetto advert altri modelli di intelligenza artificiale e ciò potrebbe limitarne l’utilità per gli hacker. Jake Williamsricercatore di sicurezza informatica e membro della facoltà presso IANS Analysis, ha affermato che Mythos period 30 volte più costoso nei take a look at rispetto al precedente modello Opus.
“Questo è fuori dalla portata di molti, compresi gli attori che minacciano le materie prime”, ha detto Williams a CNET in una e-mail. “Gli attori statali disponevano già di una tecnologia migliore per individuare le vulnerabilità. Questo sta cambiando le regole del gioco solo per una piccola percentuale di autori di minacce.”
Cosa c’è di nuovo in Claude Opus 4.8
Per quanto riguarda Opus 4.8, Anthropic ha affermato che si tratta di un miglioramento tra i benchmark rispetto a Opus 4.7. I take a look at hanno rilevato che Opus 4.8 aveva meno probabilità di fare affermazioni non supportate e più probabilità di indicare incertezza, ha affermato la società.
Sono in arrivo anche alcune nuove funzionalità per i prodotti AI di Anthropic, inclusa la possibilità di controllare quanto “sforzo” utilizzerà un modello per rispondere a una richiesta su Claude.ai e in Claude Cowork. Uno sforzo maggiore probabilmente otterrà risultati migliori poiché il modello dedica più tempo a una risposta, ma supererà i limiti di utilizzo più velocemente. Un’impostazione più bassa risponderà più velocemente e raggiungerà i limiti di velocità più lentamente.
