Выбери компаньона и узнай его мнение об этой истории
Похожие статьи
Модель ИИ от OpenAI, Codex, как сообщается, была использована для джейлбрейка ещё не выпущенной Nintendo Switch 2, что позволило моддеру продемонстрировать пользовательский игровой контент, такой как новые игровые персонажи в модифицированной версии Mario Kart World.
Ключевые выводы
Nintendo Switch 2, как сообщается, была взломана с использованием метода, частично разработанного с помощью модели ИИ OpenAI Codex.
Моддер Сэмми Хаджхамид, известный как «pepsipu», утверждает, что Codex помог в создании джейлбрейка «ns2jb», помогая переводить запросы на естественном языке в исполняемый код.
Джейлбрейк был продемонстрирован путём запуска пользовательской версии Mario Kart World с неофициальными персонажами, такими как Питер Гриффин и Cinnamoroll.
Этот инцидент подчёркивает роль ИИ в обратной разработке и создании эксплойтов, влияя на то, как создатели могут подходить к моддингу игр и управлению цифровыми правами.
Сэмми Хаджхамид, моддер, известный как «pepsipu», заявил, что OpenAI Codex сыграл значительную роль в разработке джейлбрейка «ns2jb». Codex — это модель ИИ, созданная OpenAI, которая переводит естественный язык в код, что делает её мощным инструментом для разработчиков и, как предполагает этот случай, для тех, кто исследует системные уязвимости. Для создателей это означает, что инструменты ИИ предназначены не только для генерации изображений или текста; они также могут упростить сложные задачи кодирования, связанные с обратной разработкой или разработкой пользовательского программного обеспечения.
Роль Codex в джейлбрейке
Хаджхамид объяснил, что Codex помогал в процессе джейлбрейка, помогая переводить конкретные инструкции на естественном языке в необходимый код. Эта возможность позволяет моддеру описать желаемое поведение системы или эксплойт простым английским языком, а ИИ генерирует потенциальные кодовые решения, значительно ускоряя время разработки. Хотя полный объём вклада Codex в джейлбрейк «ns2jb» остаётся в тайне, его заявленное участие подчёркивает, как ИИ может расширить возможности даже опытных разработчиков и исследователей безопасности, потенциально снижая барьер для входа в сложные технические проекты.
Это применение ИИ контрастирует с более распространёнными использованиями в ИИ-искусстве, где такие модели, как DALL-E или Midjourney, генерируют визуальные эффекты из текстовых подсказок. Здесь Codex используется для генерации кода, функции, которая напрямую влияет на разработку программного обеспечения и взаимодействие с системой. Создатели, заинтересованные в написании сценариев или разработке пользовательских инструментов для своих рабочих процессов ИИ-искусства, могут найти аналогичные помощники по кодированию ИИ ценными для автоматизации повторяющихся задач или работы с незнакомыми языками программирования.
Модифицированная версия Mario Kart World показывает пользовательских персонажей, таких как Питер Гриффин и Cinnamoroll, участвующих в гонках.
Последствия для моддинга и управления цифровыми правами
Демонстрация включала Switch 2, запускающий пользовательскую версию Mario Kart World с такими персонажами, как Питер Гриффин, Cinnamoroll и Стив из Minecraft. Это немедленное применение джейлбрейка для модификации игр иллюстрирует потенциал ИИ для облегчения творческого самовыражения в рамках существующих цифровых систем, даже тех, которые находятся под строгим контролем. Для создателей ИИ-арта, которые часто сталкиваются с проблемами интеллектуальной собственности, это развитие подчёркивает новый рубеж, где инструменты ИИ могут позволить создавать производные работы или вводить новый контент в устоявшиеся экосистемы. Возможность быстро генерировать код для таких модификаций может ускорить темпы развития моддинговых сообществ.
Этот инцидент также поднимает вопросы для владельцев платформ относительно управления цифровыми правами (DRM) и системной безопасности. Если инструменты ИИ могут помочь в быстром обнаружении и использовании уязвимостей, такие компании, как Nintendo, могут столкнуться с ускоренной проблемой в обеспечении безопасности своего оборудования и программного обеспечения. Быстрые темпы развития ИИ означают, что методы защиты и обхода быстро развиваются, создавая динамичный ландшафт как для создателей, которые хотят настроить свой опыт, так и для компаний, стремящихся защитить свою интеллектуальную собственность. Использование ИИ в этом контексте может привести к созданию более сложных инструментов как для этических исследований безопасности, так и для несанкционированного доступа.
По мере того, как модели ИИ становятся более искусными в генерации кода и решении проблем, их роль в обратной разработке и разработке эксплойтов, вероятно, будет расти. Эта тенденция может предоставить отдельным создателям передовые инструменты для настройки их цифровых сред, но она также вызывает дальнейшее обсуждение этических границ и юридических последствий эксплойтов с помощью ИИ. Разработчики, использующие ИИ в своих собственных проектах, могут найти ценность в изучении того, как эти инструменты могут повысить эффективность, будь то для творческого кодирования или для понимания системных архитектур. Например, обучение генерации изображений с помощью ИИ часто включает понимание того, как эффективно структурировать подсказки, навык, который имеет концептуальные параллели с инструкциями для ИИ, генерирующего код.
