Mifano ya akili bandia inaweza kushangazwa na wizi kupitia kugundua saini za umeme wa sumaku. Watafiti katika Chuo Kikuu cha Jimbo la North Carolina walionyesha mbinu hii katika karatasi mpya, ingawa walisisitiza kwamba hawahimizi mashambulizi kwenye mitandao ya neural. Kwa kutumia kichunguzi cha umeme wa sumaku, mifano kadhaa ya AI iliyofunzwa awali ya wazi, na Google Edge TPU, walichambua utoaji wa umeme wa sumaku wakati chipu ya TPU ilikuwa ikifanya kazi. Ashley Kurian, mwandishi mkuu wa utafiti na mwanafunzi wa Shahada ya Uzamivu katika NC State, alieleza kwa Gizmodo, “Kujenga na kufunza mtandao wa neural ni ghali. Inahusisha muda mwingi na rasilimali za kompyuta—ni mali ya kiakili ya kampuni.

Kwa mfano, ChatGPT inatumia mamilioni ya vigezo, ambavyo ni vipengele muhimu. Ikiwa mtu anakivua, essentially wanamiliki ChatGPT bila gharama na hata wanaweza kuuza. ” Wizi ni suala kuu katika AI, mara nyingi kutokana na watengenezaji kufunza mifano kwenye kazi zilizohifadhiwa hakimiliki bila idhini ya mwandishi, na kusababisha kesi za kisheria na zana kwa wasanii kukabiliana na hili kwa "kuharibu" jenereta za sanaa. Kurian alieleza kwamba data ya sensor ya umeme wa sumaku hutoa "sahihi" ya tabia ya usindikaji wa AI, ambayo ni rahisi kiasi. Ili kufichua hyperparameters za mfano—hasa usanifu wake na sifa zake za kufafanua—walilinganisha data ya umeme wa sumaku kutoka kwa lengo na data kutoka kwa mifano mingine ya AI inayotumia chipu aina hiyo. Kupitia kulinganisha huku, waliweza "kudhamiria usanifu na sifa maalum, zinazojulikana kama maelezo ya tabaka, muhimu kwa kuiga mfano wa AI, " Kurian alisema, wakifikia "usahihi wa asilimia 99. 91. " Walifanya haya kwa kufikia kimwili chipu ili kuchunguza na kuendesha mifano, wakifanya kazi pamoja na Google kutathmini udhaifu wa chipu zake. Kurian alipendekeza kwamba kunasa mifano kwenye simu za mkononi kunaweza kufikiwa, ingawa muundo wao wa kompakt unafanya iwe vigumu kufuatilia ishara za umeme wa sumaku. Mehmet Sencan, mtafiti wa usalama katika nonprofit ya viwango vya AI Atlas Computing, alieleza kwa Gizmodo kwamba "mashambulizi ya chaneli ya upande kwenye vifaa vya makali si jambo jipya. " Hata hivyo, njia ya kutoa usanifu mzima wa hyperparameters ya mfano ni ya kushangaza. Sencan alieleza kuwa kwa kuwa vifaa vya AI "hufanya inference kwa maandishi wazi, " mfano wowote uliowekwa kwenye vifaa vya makali visivyolindwa au seva uko katika hatari ya kuwa na usanifu wake ukichukuliwa kupitia uchunguzi wa kina.