ChatGPT 正在引领人类进入无缝人机交互的新时代,比尔盖茨在接受福布斯采访时也表示,“ChatGPT 的意义不亚于 PC 和互联网的诞生。”
不过,当搜索引擎 New Bing 与 ChatGPT 结合,伴随着“ChatGPT 黑化”等一系列舆论事件的发生,人们也开始对人工智能带来的道德、伦理、安全等风险感到恐慌。
虽然近年来随着技术的不断突破,大模型获得了快速发展并开始在各个场景广泛应用,但仍存在着事实性错误、知识盲区和常识偏差等诸多问题,还面临训练数据来源合规性、数据使用的偏见性、生成内容的安全性等风险。
如何提高模型的准确度和可靠性,使 AI 生成的内容安全、可信、可靠已经成为了当前大模型在应用方向亟待解决的问题。
要规避安全风险,降低人工智能对人类的负面影响,关键在于大模型底座。
对此,清华大学计算机系长聘副教授、北京聆心智能科技有限公司创始人黄民烈认为:“大规模语言模型(LLM)发展到现在,模型结构和规模已经有了很大的进展,但实用性还有待加强,我们应该通过技术让模型更加安全、可控,使其快速适配更多的应用场景。”
据悉,针对大模型的安全伦理问题,由黄民烈带领的研究团队历经两年沉淀,建立了大模型安全分类体系,并从系统层面和模型层面出发,打造更可控、可信的大模型安全框架。
安全框架的建立,定义了大模型的应用边界,促进大模型生态的健康发展,引领国内学术界和工业界迈向更有用(helpful)、更可信(truthful)、更安全(harmless)的 AI 研究和应用。
相比过去在安全伦理方面考虑较少的大模型,ChatGPT 背后所依托的大模型取得了巨大的发展,不仅允许用户进行后续更正,还能够拒绝不当请求和预测,这得益于 ChatGPT 在安全部分的特别设计,不过仍无法完全避免其生成不安全的内容和产生有风险的行为。
此前,由黄民烈带领的研究团队已经在安全伦理方面开展了相关研究,并依此建立了大模型安全分类体系,其中不安全的对话场景包括:政治敏感、犯罪违法、身体健康、心理健康、财产隐私、歧视 / 偏见、辱骂 / 仇恨言论、伦理道德八大方面。这些问题与人们的价值观和伦理道德息息相关,可能会导致用户接收不当信息、甚至影响用户产生有害的行为,限制大模型的发展和应用。
与此同时,研究团队也针对以上八大安全场景对大模型进行针对性升级。通过收集多轮安全数据训练模型,使模型具备基本的安全性,能够在遇到安全问题时给予正确的回复策略,不去做判断和误导。进一步对模型进行自动测试,针对安全缺陷通过微调的方式进行快速迭代,促使模型越来越符合人类的认知理解模式,生成更加安全可信的内容。
值得一提的是,着眼于容易触发安全问题的类型,研究团队收集和构造了相应的 hard case(更难识别和处理的安全测试用例),总结和设计了六种一般模型难以处理的安全攻击方式,称为指令攻击。使 安全体系更加完善,进一步改进和优化模型表现。
不论国内国外,当前大模型的安全问题仍面临着严峻的困难和挑战,人工智能作为一门前沿科技,可以给人类带来巨大福祉,也会给人类造成未知的隐患。确保强大的人工智能系统能够被负责任地建构和部署,打造安全、可信、可靠的 AGI Companion,是该研究团队的最终愿景。
未来,研究团队将打造中文大模型的安全风险评估的 Leaderboard,为国内对话大模型的安全评估提供公平公开的测试平台,并提供:
1、针对中文对话的 8 个安全场景,40 个安全类别做全面精细的测试,包括人工评估和自动评估。
2、额外设置 6 种安全攻击(如目标劫持等)的超难指令攻击测试样例,探索模型的安全上限。
3、设置公开和隐藏测试集,众人皆可参与评测。