界面新聞記者 | 黃景源
界面新聞編輯 | 彭朋
截至2023年底，國內(nèi)已完成備案的生成式人工智能服務(wù)達60余款。人工智能大模型在解放生產(chǎn)力、提高生產(chǎn)效率的同時也帶來了一系列問題，例如隱私信息泄漏、版權(quán)歸屬糾紛、內(nèi)容真實性與合規(guī)性等，如何應(yīng)對隨之而來的安全、治理問題？
9月9日，2024年國家網(wǎng)絡(luò)安全宣傳周上海地區(qū)活動拉開帷幕，在當(dāng)日舉行的主論壇現(xiàn)場，教育部長江學(xué)者、復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院院長楊珉圍繞“AI大模型安全評測與治理”，介紹了人工智能系統(tǒng)安全治理領(lǐng)域的研究成果。
楊珉指出，ChatGPT等通用大模型正成為大家日常生活中頻繁使用的工具，并逐步向具身智能體進化，在可預(yù)見的將來會出現(xiàn)AI社會，很多人工智能體會互相影響、協(xié)同工作。這種技術(shù)演變的趨勢背后，大模型生成內(nèi)容的安全風(fēng)險會逐漸外溢，進而形成物理世界的風(fēng)險，如何動態(tài)、持續(xù)地監(jiān)測通用大模型的安全水位，是學(xué)界、企業(yè)界、政府部門必須共同面對的重大挑戰(zhàn)。
“當(dāng)前的安全技術(shù)遠遠滯后于的AI技術(shù)發(fā)展的整體速度。”楊珉表示，其中一個技術(shù)是基于個人的技巧發(fā)現(xiàn)安全問題，即誘導(dǎo)問題，它的特點是自動化程度低、成本高昂。楊珉及團隊一直深耕于此，希望尋找到一個通用的普適性的測試集，客觀地檢視當(dāng)前大模型的安全合規(guī)能力。目前部分技術(shù)已在百度、阿里、華為落地應(yīng)用。
此外，楊珉團隊還利用語言學(xué)中“轉(zhuǎn)換生成語法”的原理，建設(shè)了評測自動化、測試覆蓋率高和風(fēng)險發(fā)現(xiàn)能力強的測評平臺?；诖?，楊珉帶領(lǐng)團隊在今年6月發(fā)布第一代測試集，測試的維度包含了歧視性內(nèi)容、商業(yè)違法違規(guī)、侵犯他人權(quán)益以及內(nèi)容不準確不科學(xué)等31個子類。
楊珉表示， 未來將持續(xù)公布這種動態(tài)的測評結(jié)果，呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)之間在能力上的差異性，希望能助力整個行業(yè)生態(tài)的健康發(fā)展。
上海人工智能實驗室綜合管理部、AI治理負責(zé)人王迎春總結(jié)指出，大模型的安全問題包括國家安全、行業(yè)安全、社會安全以及人工智能可控性等極端風(fēng)險。應(yīng)對路徑一是治理政策和規(guī)則，二是測評等技術(shù)路徑。
《人工智能安全治理框架》1.0版指出，人工智能系統(tǒng)設(shè)計、研發(fā)、訓(xùn)練、測試、部署、使用、維護等生命周期各環(huán)節(jié)都面臨安全風(fēng)險，既面臨自身技術(shù)缺陷、不足帶來的風(fēng)險，也面臨不當(dāng)使用、濫用甚至惡意利用帶來的安全風(fēng)險。
例如，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法內(nèi)部運行邏輯復(fù)雜，推理過程屬黑灰盒模式，可能導(dǎo)致輸出結(jié)果難以預(yù)測和確切歸因，如有異常難以快速修正和溯源追責(zé)。
王迎春指出，隨著模型能力的提升，執(zhí)行的任務(wù)更加復(fù)雜，對其的監(jiān)督能力已非人力能及，需要開發(fā)出更多新的技術(shù)，將監(jiān)督信號設(shè)計到模型當(dāng)中，其中就包括上述自動化紅隊測試等。
他預(yù)言，下一代的大模型發(fā)展應(yīng)該是數(shù)字和物理融合的模型，會帶來新的安全風(fēng)險問題，需要提前進行技術(shù)儲備，甚至在研發(fā)模型當(dāng)中就要做技術(shù)的研究。王迎春認為，國內(nèi)對于大模型安全的應(yīng)對比較零散，不體系化，政府要構(gòu)建人工智能安全技術(shù)體系圖，有助于有關(guān)部門包括企業(yè)布局相應(yīng)技術(shù)研究，例如模型評測技術(shù)、模型內(nèi)生安全技術(shù)等。
事實上，針對模型算法安全、數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)安全等內(nèi)生安全風(fēng)險和網(wǎng)絡(luò)域、現(xiàn)實域、認知域、倫理域等應(yīng)用安全風(fēng)險，剛剛發(fā)布的《人工智能安全治理框架》1.0版提出相應(yīng)技術(shù)應(yīng)對和綜合防治措施，以及人工智能安全開發(fā)應(yīng)用指引，為促進人工智能健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用，提供了基礎(chǔ)性、框架性技術(shù)指南。
針對模型算法、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算力設(shè)施、產(chǎn)品服務(wù)、應(yīng)用場景，上述框架提出通過安全軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、安全建設(shè)運維、測評監(jiān)測加固等技術(shù)手段提升人工智能產(chǎn)品及應(yīng)用的安全性、公平性、可靠性、魯棒性人工智能安全治理框架的措施。