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4月份，大模型如雨后春筍般涌現，成為所有活動的主題。當所有目光集中在企業最新的技術動態、產品質量，以及可能帶來的商業革命時，另一方面，安全倫理也是這場“AI實驗”的重要且關鍵主題。在享受技術突破帶來發展紅利的同時，要如何應對安全問題呢？

如果要給4月定一個主題，“大模型”應該當仁不讓。

從4月7日阿里突然放出“通義千問”內測開始；8日，華為放出盤古大模型；10日，商湯推出類ChatGPT產品“商量SenseChat”；之后，11日的阿里云峰會，毫末AI DAY，以及之后昆侖萬維號稱即將發布的“天工”……大模型如雨后春筍般涌現，成為所有活動的主題。

另一方面，當所有的目光都集中在企業最新的技術動態、產品質量，以及可能帶來哪些商業革命的同時，另外一些事情在同樣挑動人們的神經。

4月10日，有網友通過AI技術“復活”了自己的奶奶，在網上引起廣泛討論。有人說，看到圖像的那一刻眼眶就濕潤了；也有人說，這有些不尊重逝者；更有人聯想到如果有不法之徒利用這種技術，幾乎可以隨意將一個陌生人帶回家當電子寵物……

圖源揚子晚報

和通用AI技術的驚艷發展一樣，安全倫理也是這場“AI實驗”的重要且關鍵主題。

事實上，從春秋戰國時期鋼鐵冶煉技術的突破，到西方18世紀60年代出現的珍妮機，自古以來，當革命性的技術推動社會跨越式發展的同時，也會給社會的傳統文化、社會范式帶來沖撞和破壞。

AI大模型同樣也是如此，關于倫理道德的討論只是其中的一個方面，這背后所有與人直接相關的，比如數據安全問題、AI的可信度問題、隱私保護問題等等，都在沖撞著當前的數據治理格局。

就像20年前，我們打開每一個網頁都害怕被病毒侵襲、被黑客攻擊一樣，在大模型飛速發展的今天，安全問題正在被重新抬回桌面。

因此，在享受技術突破帶來發展紅利的同時，如何應對這種沖撞，成為當代人需要思考的問題。

01 大模型來臨，AI安全迎來新挑戰

大模型帶來的關于倫理道德、數據安全和可信度的討論，可能來的比所有人想象的都更早。

2021年初，韓國人工智能初創公司Scatter Lab上線了一款基于Facebook Messenger的AI聊天機器人“李LUDA”，但僅僅不到20天，Scatter Lab就不得不將“李LUDA”下線，并公開道歉。

道歉的原因，是“李LUDA”失控了。

“李LUDA”上線后，很快在韓國網絡平臺上受到歡迎，有75萬名用戶參與了互動。但在交流過程中，一些用戶將侮辱“李LUDA”作為炫耀的資本，對其發泄自身惡意，并在網上掀起“如何讓LUDA墮落”的低俗討論。

很快，隨著各種負面信息的介入，“李LUDA”還開始發表各種歧視性言論，涉及女性、同性戀、殘障人士及不同種族人群。

而在“李LUDA”變得越來越“暗黑”的同時，關于“李LUDA”的數據安全和隱私保護也在受到詰問。

“李LUDA”是Scatter Lab基于Science of Love數據開發的，Science of Love可以分析韓國國民級聊天應用KakaoTalk（類似于微信）的對話，顯示用戶間的情感水平，這也導致韓國個人信息保護委員會和互聯網安全局開始介入調查。

“李LUDA”的故事只是一個序曲，在兩年之后的今天，在全球掀起技術革命的OpenAI也同樣面臨安全和可信的問題。

事實上，從ChatGPT推出的第一天起，到后來的谷歌Bard，再到國內的文心一言，以及阿里的“通義千問”，幾乎都面臨著AI“一本正經的胡說八道”的問題。

仍然以ChatGPT舉例，有網友讓其推薦3家西湖區的新興咖啡館，ChatGPT正經地給出了名字、地址和介紹。但網友查詢后卻發現，壓根沒有這樣三家咖啡店的存在。

同樣的例子還有很多，因為AI的回答本質上是一個“概率問題”，即通過前一個字去猜后一個字的可能性，然后根據概率和語義選擇最適合的組成一個句子。

所以當問到AI不曾了解的內容時，它仍然會隨機生成答案。但這會給許多沒有分辨能力的人帶來誤解。

在可信問題之外，數據安全是AI大模型面臨的一個重要考題。

3月底，OpenAI發布一份報告顯示，由于Redis的開源庫bug導致了ChatGPT發生故障和數據泄露，造成部分用戶可以看見其他用戶的個人信息和聊天查詢內容。

僅僅十天左右，意大利數據保護局Garante以涉嫌違反隱私規則為由，暫時禁止了ChatGPT，并對相關事項展開調查。

事實上，這樣的事情正在許多地方同時發生，比如三月中旬，自三星電子允許部分半導體業務員工使用ChatGPT開始，短短20天有三起機密資料外泄事件。

數據安全公司Cyberhaven的一份調查顯示，在員工直接發給ChatGPT的企業數據中，有11%是敏感數據。在某一周內，10萬名員工給ChatGPT上傳了199份機密文件、173份客戶數據和159次源代碼。

眾所周知，以ChatGPT為代表的AI大模型通過“人類反饋強化學習”來不斷進化，這也要求類ChatGPT產品需要不停地收集用戶使用數據。但這些數據回到后臺之后，并沒有進行脫敏處理，也無法被刪除，而是進一步被納入到了模型訓練的數據庫中，并隨時面臨可能被泄露的風險。

整體上，AI大模型被廣為人知以來，倫理、可信、數據安全的問題也逐漸被越來越多人感受到。但這其實就像一條新建成的自動化生產線，生產效率很高，但還有許多地方的衛生條件沒有達到要求。

我們并不應該因為這一些局部的瑕疵而否認整個生產線的價值，但這些潛在的隱患也同樣需要去規避和完善。

02 AI安全，任重道遠

事實上，無論是產業界還是相關的監管機構，其實都早已意識到了問題，并且也都在積極尋求改變。

比如OpenAI就在積極提高其預訓練大模型的安全性，在GTP-4發布時，OpenAI的安全測試顯示，GPT-4比GPT-3.5的得分要高出40%。

OpenAI開發了一項新技術，讓AI能夠模擬人類的自我反思。這讓GPT-4在HumanEval編碼測試中的準確率從67%上升到88%。在Alfworld測試中準確率從73%提高到了97%；在HotPotQA測試中準確率從34%提高到54%。

當然，Open AI官網仍然在警告用戶，在使用GPT-4輸出的內容時應格外小心，特別是在高風險場景下（如醫學、化學等領域）需要人工核查事實準確性，或者壓根避免使用AI給出的答案。

除了在模型階段介入新技術之外，更多公司開始從數據階段就將隱私考慮了進去，比如數據合成和隱私計算就是兩種有效的解決方案。

其中，合成數據是指計算機通過模擬技術，或算法自己生成的標注信息，能夠在數學上或統計學上反映原始數據的屬性，因此可以作為原始數據的替代品來訓練、測試、驗證大模型。但由于數據是合成的，因此不會涉及到真實的用戶隱私和數據安全問題。

而隱私計算則是一種保護數據隱私的計算方法，它可以在不暴露數據內容的前提下進行數據處理、分析、共享等操作，關鍵就是讓數據“可用，但不可見”。

除了在通過研發新技術提高AI能力之外，微軟在開放NewBing時也考慮從其他方式限制AI胡說八道。

現在使用微軟更新的NewBing時，AI不僅會告訴你答案，還會像論文標注一樣，將得出結論的數據來源進行標注，方便用戶回溯，確認信源是否可靠。

當然，在這方面投入努力的也不只是企業，并且也不局限在技術和產品上。

從2021年開始，為了保障數據安全、個人隱私、道德倫理、以及從跨國市場規范、AI平權等多項目標考慮，歐盟就開始推進《人工智能法案》，按既定節奏，該項法案在3月底提交歐盟議會審議。

在歐盟推進立法的同時，聯合國教科文組織（UNESCO）總干事奧德蕾·阿祖萊也在3月30日發表聲明，呼吁各國盡快實施該組織通過的《人工智能倫理問題建議書》，為人工智能發展設立倫理標準。

中國在這方面同樣也在推進相關監管法案的落地。4月11日，國家網信辦起草《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》并向社會公開征求意見。該《辦法》聚焦隱私安全、技術濫用、知識產權和他人權益三大問題，為AIGC的發展建立防護欄。

除此之外，學界和企業界也在積極探索新的方式。比如4月7日，清華大學與螞蟻集團達成合作，雙方攜手攻堅可信AI、安全大模型等下一代安全科技，在可信AI方面聯合攻克安全對抗、博弈攻防、噪聲學習等核心技術，來提升規模化落地中的AI模型的可解釋性、魯棒性、公平性及隱私保護能力；并基于互聯網異構數據，構建面向網絡安全、數據安全、內容安全、交易安全等多領域多任務的安全通用大模型。

除此之外，作為互聯網時代的安全企業，周鴻祎在新智者大會上也提到人工智能的安全挑戰。周鴻祎將其歸納為七點：硬件、軟件、通信協議、算法、數據、應用和社會倫理。但周鴻祎也提到：“僅靠一家企業不能解決所有威脅，需要注重生態合作?！?/p>

整體上，自ChatGPT以來，AGI的大門也才剛剛打開，就如同AI大模型仍在探索一樣，其與傳統產業、安全、社會倫理等方面的沖突也才剛剛開始，整個治理、重建、規范的過程也都還仍重道遠，需要整個社會的共同努力。