Hugging Faceが自主AIエージェントによる攻撃を受けた後、チームはローカルにデプロイしたオープンソースのGLM 5.2で17000件以上の事象を分析しました。原因は現実的です：一部のクローズドモデルにはあるセキュリティ・ガードレールが、防御のためのフォレンジックと攻撃ペイロードを区別できません。ローカルモデルなら機密ログを外に出さず、さらにセキュリティチームの要件に合わせて分析の境界も調整できます。これは、オープンソースモデルが生来の意味でより安全だということを意味するものではありませんが、実際の出来事においては、モデルをどう動かせるかという制御力と、モデルの能力の高さが同じくらい重要だということを示しています。

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