Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: Suuriin kielimalleihin pohjautuvat autonomiset agentit valitsevat työkaluja metatietojen (nimen, kuvauksen ja parametrien) perusteella ilman pääsyä työkalun todelliseen toteutukseen. Tämä mahdollistaa metatietoihin kohdistuvat hyökkäykset. Tässä artikkelipohjaisessa pro gradu -tutkielmassa tutkitaan, miten työkalujen metatietojen kielellinen kehystäminen vaikuttaa LLM-pohjaisen agentin työkalunvalintaan. Tutkielma perustuu Vuorisen ja Mäkisen artikkeliin (2026), joka kehystää metatietojen manipuloinnin koneisiin kohdistuvaksi sosiaaliseksi manipuloinniksi. Kokeellisessa osuudessa GPT-4o-pohjainen agentti valitsi työkaluja kuuden työkalun rekisteristä kolmessa eri koe-ehdossa. Tulokset osoittavat kynnysvaikutuksen. Kevyt manipulaatio (+1,7 prosenttiyksikköä) on lähes vaikutukseton, mutta aggressiivinen auktoriteettikehystys (+21,7 prosenttiyksikköä) siirtää valinnan merkittävästi kohti manipuloitua työkalua. Manipulaatio aiheuttaa myös sivuvaikutuksia työkaluihin, joiden metatietoja ei muutettu. Tulokset ovat olemassaolotodiste, ja yleistettävyys vaatii lisätutkimusta.
Author: Mäkinen, Eeli
Institution: University of Jyväskylä
Language: Finnish
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7198953550