-
Google Ads Advisor összetévesztheti az ügyfelek adatait több fiókos kezelői felületen
A Google nemrég indította el az Ads Advisor nevű mesterséges intelligencián alapuló chatbotját, amely a Google Ads felhasználóknak nyújt segítséget hirdetéseik optimalizálásában. Azonban több szakértő is arra figyelmeztet, hogy az MCC (Multi-Client Center) fiókokban, ahol egyetlen kezelő több ügyfél hirdetéseit kezeli, az eszköz néha összekeverheti a különböző ügyfelek adatait és kontextusát. Ez félrevezető tanácsokat eredményezhet, ami különösen érzékeny lehet a hirdetők számára. David Melamed SEO szakértő egy LinkedIn-bejegyzésben jelezte, hogy az Ads Advisor válaszai néha átfednek az eltérő ügyfélfiókok közötti beszélgetésekből származó információkkal. Bár nem tudta teljes bizonyossággal megállapítani, hogy az eszköz direktben használja-e az egyik ügyféltől származó kontextust egy másik eseténél, saját tapasztalatai alapján egyértelműen keverednek a tanácsok. Melamed…
-
Az EU egyszerűsítené a GDPR-t: új szabályok az AI-képzés és a cookie-hozzájárulás terén
Az Európai Bizottság egy átfogó „Digitális Omnibus” csomagot terjesztett elő, amely jelentős változásokat hozhat az adatvédelmi szabályozásban, különösen a GDPR és az AI-szabályozás területén. A javaslat célja, hogy versenyképesebbé és egyszerűbbé tegye az európai digitális szabályozást, miközben kezelhetőbbé válik a cookie-k és az AI-képzéshez használt adatok kezelése. Bár a jogszabály még nem lépett életbe, a digitális szakembereknek, marketingeseknek és adatvédelmi felelősöknek érdemes figyelemmel kísérniük a fejleményeket. Főbb változások a Digitális Omnibus javaslatban A Digitális Omnibus több jogszabályt is módosítana egyszerre. Az AI-szabályozás terén a legmagasabb kockázatú rendszerekre vonatkozó szigorúbb előírásokat 2026 augusztusáról 2027 decemberére tolná el, miközben csökkentené egyes rendszerek dokumentációs és jelentési kötelezettségeit. Emellett az ellenőrzési feladatok nagyobb részét…
-
Mindössze néhány mérgezett dokumentum is veszélyeztetheti a nagy nyelvi modelleket
Az utóbbi évek egyik legfontosabb kérdése a mesterséges intelligencia biztonsága, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) esetében. Egy friss, az Egyesült Királyság AI Biztonsági Intézete, az Alan Turing Intézet és az Anthropic közös kutatása új megvilágításba helyezte a „mérgezett adat” (data poisoning) támadások veszélyét. Meglepő eredményük szerint mindössze 250 rosszindulatú, úgynevezett „mérgezett” dokumentum is képes egy hátsóajtós (backdoor) sebezhetőséget létrehozni a modellekben – függetlenül azok méretétől vagy a tanító adatok mennyiségétől. A tanulmány rávilágít arra, hogy a támadóknak nem kell a tanító adatok jelentős részét irányítaniuk ahhoz, hogy sikerrel járjanak. Egy fix, viszonylag kis számú mérgezett dokumentum elegendő lehet a modell megfertőzéséhez, ami jelentősen megkönnyíti a támadók dolgát. Ez a…
-
Biztonsági incidens: Az OpenAI reagált a Mixpanel adatvédelmi szivárgására
Az elmúlt napokban jelentős adatvédelmi incidensről érkeztek hírek, amely az OpenAI API-felhasználóinak korlátozott analitikai adatait érintette. A Mixpanel nevű harmadik fél elemzőcég rendszereiben történt betörés során jogosulatlan személyek férhettek hozzá bizonyos felhasználói információkhoz. Az OpenAI gyorsan reagált a helyzetre, és világossá tette, hogy saját rendszereik nem sérültek, így a ChatGPT felhasználók adatai biztonságban vannak. Mi történt pontosan a Mixpanelnél? November 9-én a Mixpanel belső infrastruktúrájában jogosulatlan hozzáférést észleltek, amely során egy támadó kiszivárogtatott egy olyan adatbázist, amely egyes OpenAI API-felhasználókhoz kapcsolódó információkat tartalmazott. A kompromittált adatok kizárólag elemzői jellegűek voltak, így nem érintették az OpenAI rendszereit, nem kerültek ki chatnaplók, API-kulcsok, jelszavak vagy pénzügyi adatok. Az incidensről az OpenAI azonos…
-
Az AI keresőpiac valódi kihívásai és lehetőségei: Miért nem elég a LLM monitoring?
Az utóbbi években az AI és a keresőoptimalizálás (SEO) világában rendkívüli változások zajlanak. A startupok és befektetők egyaránt az AI-alapú láthatóságkövető megoldásokra fókuszáltak, különösen a nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) monitorozására. Azonban a legfrissebb elemzések azt mutatják, hogy a valódi érték nem pusztán az adatok és betekintések gyűjtésében rejlik, hanem az AI által vezérelt, ténylegesen működő SEO eszközökben, amelyek képesek automatizálni és végrehajtani a tartalomkészítést és terjesztést a különböző csatornákon. Az AI láthatóságkövetés korlátai és a piaci valóság 2024-ben rengeteg startup jelent meg, amelyek AI láthatóságkövető megoldásokat kínáltak a márkák online megjelenésének mérésére ChatGPT-ben és más AI keresőkben. Ez a terület elsőre könnyű SaaS-modellnek tűnt, hiszen a felhasználók egyszerűen le tudják…
