人工智能的迅猛發(fā)展令全球科技界為之矚目，而以大模型為代表的新一代AI系統(tǒng)，正以前所未有的方式介入人類社會(huì)的方方面面。語(yǔ)言生成、圖像識(shí)別、智能問(wèn)答、決策輔助……AI大模型在推動(dòng)社會(huì)效率躍升的同時(shí)，也引發(fā)了一個(gè)愈發(fā)緊迫的問(wèn)題——AI大模型的安全性。

什么是AI大模型安全?

它為何如此重要?

又有哪些潛在風(fēng)險(xiǎn)與解決路徑?

一、AI大模型為何安全問(wèn)題突出？

傳統(tǒng)AI模型通常面向單一任務(wù)，訓(xùn)練范圍和應(yīng)用環(huán)境受限，而大模型則不同。它們擁有數(shù)十億甚至上萬(wàn)億的參數(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋全球互聯(lián)網(wǎng)，具備強(qiáng)大的泛化能力和開(kāi)放式生成能力，正因如此，其帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)也隨之顯著放大，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

幻覺(jué)與錯(cuò)誤生成（AI Hallucination）

大模型可能會(huì)生成看似合理、實(shí)則虛假的內(nèi)容，這對(duì)醫(yī)療、法律、金融等高敏感場(chǎng)景尤其危險(xiǎn)。

信息安全與隱私泄露

模型在訓(xùn)練過(guò)程中如果未妥善去除用戶敏感信息，可能無(wú)意中“復(fù)述”郵箱、身份證號(hào)、甚至機(jī)密文件內(nèi)容。

濫用與惡意利用

惡意分子可能通過(guò)Prompt注入等手段誘導(dǎo)模型生成違法內(nèi)容，如網(wǎng)絡(luò)詐騙腳本、合成謠言、暴力指南等。

偏見(jiàn)與歧視傳播

若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在性別、種族、宗教等方面的偏見(jiàn)，模型可能無(wú)意識(shí)地放大和擴(kuò)散這些偏見(jiàn)，導(dǎo)致算法歧視。

安全不可控的自動(dòng)決策

在軍事、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域，一旦模型“誤判”，可能造成災(zāi)難性后果。

二、AI大模型安全的核心維度

若想系統(tǒng)性地提升AI大模型的安全性，必須從不同維度進(jìn)行防護(hù)與治理，具體可歸納為以下六大核心：

1. 數(shù)據(jù)安全

確保訓(xùn)練語(yǔ)料中不包含敏感或受保護(hù)的個(gè)人/企業(yè)信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)審計(jì)是基本前提。

2. 模型行為可控

加強(qiáng)模型對(duì)不當(dāng)請(qǐng)求的防御能力，包括拒絕生成暴力、違法、種族歧視類內(nèi)容等。

3. 推理過(guò)程透明

當(dāng)前大模型多為“黑箱系統(tǒng)”，缺乏可解釋性，未來(lái)必須推動(dòng)“可解釋AI”研究，讓模型輸出更具追溯性。

4. 防御對(duì)抗攻擊

包括對(duì)抗樣本、Prompt注入、提示操縱等形式，需提升模型魯棒性。

5. 權(quán)限與訪問(wèn)控制

防止非法接入API或獲取內(nèi)部權(quán)重，對(duì)于企業(yè)/政府部署尤為關(guān)鍵。

6. 模型更新機(jī)制

模型上線后并非“定型”，要建立快速響應(yīng)機(jī)制，定期更新模型權(quán)重與安全策略。

三、全球視角下的治理現(xiàn)狀

目前全球主要技術(shù)體及政府機(jī)構(gòu)，已逐步認(rèn)識(shí)到AI大模型安全的重要性，并在不同層面開(kāi)展治理行動(dòng)：

OpenAI：設(shè)立“紅隊(duì)評(píng)估機(jī)制”，在模型發(fā)布前進(jìn)行極限測(cè)試，識(shí)別潛在濫用場(chǎng)景。

中國(guó)：國(guó)家網(wǎng)信辦發(fā)布《生成式AI服務(wù)管理辦法(征求意見(jiàn)稿)》，要求模型審查合規(guī)性與安全性。

歐盟：推進(jìn)《AI法案》，首次將AI系統(tǒng)按風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行分類監(jiān)管。

谷歌DeepMind：提出“可驗(yàn)證模型倫理框架”，構(gòu)建倫理審計(jì)工具鏈。

這些制度探索尚屬初期階段，但已經(jīng)顯現(xiàn)出跨國(guó)協(xié)作與企業(yè)自律相結(jié)合的趨勢(shì)。

四、AI大模型安全走向何方？

AI原生安全設(shè)計(jì)成為標(biāo)配

不再“后補(bǔ)漏洞”，而是從模型架構(gòu)階段就考慮安全因素，比如指令過(guò)濾、角色識(shí)別、語(yǔ)境理解能力嵌入等。

安全評(píng)估指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

像“生成不當(dāng)內(nèi)容概率”、“模型魯棒性得分”、“對(duì)抗Prompt抵抗率”等指標(biāo)或?qū)⒊蔀樾袠I(yè)通行標(biāo)準(zhǔn)。

AI對(duì)AI的安全監(jiān)管

未來(lái)可能通過(guò)“守護(hù)模型”對(duì)“主模型”進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)督，從模型內(nèi)部建立“自我審查”機(jī)制。

公眾參與與透明治理

模型的安全政策、風(fēng)險(xiǎn)事件、更新記錄等將逐步面向用戶公開(kāi)，激活社會(huì)監(jiān)督力量。

總結(jié)

AI大模型的安全，不只是技術(shù)人的事，它與我們的隱私、生活、秩序，乃至社會(huì)公平密切相關(guān)。對(duì)企業(yè)而言，這是產(chǎn)品責(zé)任;對(duì)政府而言，這是治理命題;對(duì)普通人而言，則是數(shù)字生存的保障。

安全不能等待事故之后才補(bǔ)救，更不能指望技術(shù)本身“自行完善”。