一款能用数千个不可见 Unicode 字符让 LLM 宕机的免费工具。
Show HN: Stun LLMs with thousands of invisible Unicode characters

原始链接: https://gibberifier.com

## Gibberifier:用不可见文本阻止人工智能 Gibberifier 是一种旨在通过在文本的每个字母之间插入不可见的零宽度 Unicode 字符来干扰人工智能文本处理的工具。虽然对人类来说看起来正常,但这种“gibberification”(乱码化)会显著改变文本对人工智能模型的结构。 该技术旨在防止抄袭,混淆人工智能爬虫的文本,甚至耗尽人工智能的 token 限制。测试结果各不相同:ChatGPT 和 Gemini 会感到困惑或忽略文本,Meta AI 崩溃,而 Grok 和 Perplexity AI 会产生乱码响应。 最好在提示的关键部分使用(最多 500 个字符),Gibberifier 可以有效地阻止人工智能分析——即使是一个被乱码化的单词也能扰乱像 Flint AI 这样的工具。该工具在 GitHub 上可用,并提供了一种简单的方法来增加一层防止不受欢迎的人工智能交互的保护。

一个名为“gibberifier”(gibberifier.com)的新型免费工具发布,它可以通过在文本中插入数千个不可见的Unicode字符来干扰大型语言模型(LLM)。该工具由wdpatti创建,旨在用于反抄袭和阻止LLM爬虫等用途——即使少量“gibberified”文本也能阻止连贯的回复。 一些人指出,预训练数据已经过滤掉了此类字符,而另一些人则认为这是互联网“沦丧”的又一步,其驱动力是阻止人工智能机器人和爬虫的需求。一场更广泛的讨论由此展开,关于开放互联网的衰落,评论员们将社交媒体的广告驱动商业模式归咎于将利润置于社区和开放论坛之上。也有人指出,机器人垃圾邮件在LLM出现之前就已存在。
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原文
Gibberifier

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