Nghiên cứu mới cho thấy chỉ cần 250 tài liệu độc hại trong quá trình huấn luyện có thể tạo ra backdoor bí mật trong các mô hình AI lớn, bất kể kích thước dữ liệu huấn luyện. Điều này đánh đổ giả định trước đây về tỷ lệ dữ liệu cần thiết để tấn công AI.

Luật mở rộng AI cho phép các nhà nghiên cứu dự đoán hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn ngôn ngữ lớn thông qua việc phân tích các mô hình nhỏ hơn, tiết kiệm hàng triệu đô la chi phí huấn luyện và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên tính toán.