Obecny krajobraz testowania bezpieczeństwa sztucznej inteligencji jest rozdrobniony na wiele różnych benchmarków. Każdy z nich skupia się na innych aspektach i zmiennych, co utrudnia uzyskanie pełnego obrazu odporności modelu. Choć narzędzia te są przydatne, nie oferują one kompleksowej ochrony.
Autor zauważa, że samo poleganie na standardowych testach może dawać fałszywe poczucie bezpieczeństwa. Modele AI działają w specyficznych środowiskach, które różnią się od warunków laboratoryjnych. Dlatego kluczowe jest podejście uwzględniające unikalne cechy danej implementacji.
Ostatecznym rozwiązaniem nie jest szukanie idealnego benchmarku, lecz przeprowadzenie własnych testów. Należy sprawdzać, jak model zachowuje się w konkretnych przepływach pracy i jak integruje się z własnym kodem. Tylko takie podejście pozwala realnie ocenić ryzyko w specyficznym kontekście biznesowym.
