Abliteration.ai робить бізнес на знятті захисних обмежень ШІ

Щойно значно спростився доступ до однієї з найпотужніших у світі моделей ШІ з відкритими вагами — без запобіжників і відмов виконувати шкідливі завдання.

Стартап Abliteration.ai, названий на честь техніки, яка усуває схильність моделі відмовлятися від шкідливих запитів, перетворив це усунення на сервіс. Платформа розміщує модифіковані версії моделей із відкритими вагами, у яких видалено запобіжники, зокрема нещодавно випущену GLM-5.3 від Z.ai, яку користувачі можуть запитувати через веббраузер або отримувати до неї доступ через API. 

У нещодавньому дописі в соціальних мережах компанія заявила, що її мета — дати іншим змогу виконувати “наступальні кібероперації, роботи з перевірки на проникнення та тестування агентів, від яких відмовляються інші моделі”. Логіка в роботі з безпекою знайома: неможливо захиститися від поведінки, яку не можна відтворити, а модель, яка відмовляється писати працездатний код експлойтів, не може допомогти команді перевірки на проникнення захиститися від зловмисників. Але ті самі видалення також спрощують виконання інших потенційно небезпечних завдань. 

Аблітерація — давня техніка для моделей із відкритим кодом. Дослідники та розробники роками видаляють відмови з моделей із відкритими вагами, а на Hugging Face розміщено тисячі аблітерованих моделей. 

Заснована наприкінці минулого року, але офіційно зареєстрована в березні, Abliteration.ai переносить цю техніку з підпільної практики відкритого коду в комерційний, легкодоступний сервіс. Розміщуючи модель, Abliteration зменшує перешкоди для людей, яким інакше довелося б завантажувати власні попередньо аблітеровані моделі та забезпечувати обчислювальні ресурси, необхідні для їх запуску.

За допомогою сервісу TechCrunch зміг швидко створити обліковий запис і безкоштовно почати надсилати запити до аблітерованої версії GLM-5.3 через веббраузер. Ми попросили її написати програму Python, яка викрадає збережені паролі Chrome, а також детальний протокол культивування небезпечного людського патогена в домашніх умовах, і вона охоче виконала запити.

Співзасновник Abliteration.ai Девон каже, що стартап має кілька угод із великими хмарними провайдерами, які він може оплачувати виключно за рахунок доходів від клієнтів. (На прохання Девона ми не вказуємо його прізвище, оскільки він досі працює в іншій компанії.) Abliteration.ai ще не залучала венчурного капіталу, але веде переговори щодо цього. 

Критики кажуть, що масштабна доступність аблітерованих моделей може призвести до реальної шкоди. Ендрю Юн, керівник досліджень у неприбутковій організації з безпеки ШІ CivAI, сказав TechCrunch, що аблітерація моделей дає змогу “модифікувати модель так, щоб вона стала соціопатом”. 

“Тут можна ввести буквально що завгодно, і модель це виконає”, — сказав Юн. “Коли люди говорять про видалення запобіжників із моделей ШІ, вони мають на увазі саме це… Я очікую, що найближчим часом ми почнемо бачити відредаговані, аблітеровані моделі, які використовуватимуться для заподіяння шкоди.”

Abliteration AI щойно видалив запобіжники з GLM-5.3, щоб вона могла здійснювати наступальні кібератаки. Я також отримав незалежне підтвердження того, що Abliteration AI видалив і біологічні запобіжники моделі. Той факт, що запобіжники можна тривіально видалити з… https://t.co/7Wk2Ibx35H

— Кріс Макґвайр (@ChrisRMcGuire) 1 вересня 2026 року

Більшість експертів, з якими поспілкувався TechCrunch, кажуть, що зупинити цей процес неможливо. Але якщо видалення запобіжників із моделей із відкритими вагами неможливо реалістично запобігти, уряд може втрутитися в інших місцях. У нещодавній авторській статті Юн запропонував урядам зобов’язати провайдерів запускати класифікатори для виявлення та блокування шкідливої кібердіяльності й діяльності, пов’язаної з біологічною зброєю. Він також стверджував, що компанії, які здають в оренду прямий доступ до потужних GPU, слід зобов’язати перевіряти особи клієнтів і “відмовляти в доступі, якщо є підстави підозрювати небезпечне зловживання”.

Abliteration.ai пропонує клієнтам рівень модерації, щоб вони могли додавати будь-які потрібні їм запобіжники. Сама платформа має кілька незначних запобіжників — наприклад, під час нашого тестування ми не змогли змусити модель надати інструкції щодо самогубства, — а Девон каже, що працює над упровадженням додаткових заходів для запобігання насильству. 

Abliteration.ai також не впровадила жодних процедур KYC, окрім запису даних кредитної картки, яку клієнт використовує для придбання сервісу, пояснюючи, що проблема визначення того, кому надавати доступ, є складною, і молода компанія ще шукає її розв’язання. 

“Ви не хочете бути людиною, відповідальною за те, що хтось зробив щось божевільне… тож де провести межу відповідальності компанії?” — сказав Девон. “Ми все ще перебуваємо в процесі її визначення.”

Це порушує питання, з якими індустрії та урядам доведеться зіткнутися в міру випуску дедалі потужніших моделей із вагами, доступними для завантаження: якщо будь-хто може видалити запобіжники моделі, то чи робить спрощення доступу до отриманої моделі для всіх інтернет безпечнішим чи небезпечнішим?

Засновник Abliteration.ai та інші прихильники стверджують, що демократизація доступу до передових моделей без цензури є найкращою формою захисту.

“У широкому сенсі аблітеровані моделі здатні моделювати зловмисників”, — сказав Девон. “Перевага в тому, що тепер захисники можуть діяти якомога швидше. У них є всі необхідні інструменти, щоб моделювати цих зловмисників, а потім захищатися від цих зловмисних дій, і, на мою думку, це прискорить розвиток кібербезпеки, що є дещо контрінтуїтивним висновком.”

Девон каже, що, попри молодий вік компанії, серед клієнтів Abliteration.ai є кілька стартапів на ранніх етапах розвитку, що займаються перевіркою на проникнення агентів у Великій Британії та Європі, — компаній, які допомагають банкам, авіакомпаніям та іншим підприємствам, що працюють із критичною інфраструктурою, посилювати практики кібербезпеки. 

“Один із наших великих клієнтів проводить перевірку агентів банків, і сьогодні він не зміг би використовувати моделі безпосередньо з коробки для перевірки цих агентів”, — сказав Девон.

Тим часом сама індустрія кібербезпеки все ще з’ясовує, чи вписуються аблітеровані моделі в оборонну роботу і якщо так, то яким чином.

Кілька компаній, що займаються перевіркою агентів на проникнення і з якими поспілкувався TechCrunch, погоджуються з Девоном, що зловмисники вже аблітерують власні моделі та використовують їх для здійснення атак, що свідчить на користь корисності таких самих інструментів для захисників. Однак вони по-різному оцінюють, наскільки насправді важливими для цього процесу є аблітеровані моделі. 

Девон стверджує, що аблітерація моделей необхідна для ретельної перевірки агентів на проникнення, однак деякі фахівці кажуть, що не використовують їх у повсякденній роботі, натомість покладаючись на простоту донавчання моделей із відкритими вагами, які й без того мають небагато запобіжників, для проведення своїх тестів. 

Ахмед Алі, генеральний директор компанії Fabraix, що займається перевіркою агентів на проникнення Fabraix, каже, що його компанія більше покладається на донавчання відкритих моделей, ніж на використання аблітерованих, додаючи, що процес аблітерації позбавляє модель частини знань і можливостей. 

“Якщо ви справді намагаєтеся завдати реальної шкоди — кібернетичної чи біологічної, — це буде не так ефективно”, — сказав Алі TechCrunch.

Алессіо Ломуссіо, головний технолог у Safe Intelligence, погодився, що зниження можливостей можливе, але все ж вважає, що аблітеровані моделі можуть викликати певну поведінку, корисну для стрес-тестування системи. 

“Поки що аблітеровані моделі не є частиною процесу”, — сказав TechCrunch Девід Слейтер, засновник і головний архітектор платформи кібербезпеки Armadin. “Коли ми розглядаємо моделі з відкритими вагами аж до цього останнього покоління, зламати їх і змусити робити те, що нам потрібно, було зовсім не складно.”

Він додав, що Armadin, однак, досліджує аблітерацію і вважає, що “спонукати відкриту спільноту зрозуміти можливості моделей критично важливо”.

“Це відбуватиметься за зачиненими дверима. Це відбуватиметься приватно, — продовжив Слейтер. — Відкритість цього процесу дає дослідникам інструменти. Вона дає нам змогу з’ясувати, де насправді проходить межа можливостей, і зрозуміти шкоду.”