從數(shù)據(jù)到生成式AI，是該重新思考風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候了

科技云報(bào)道原創(chuàng)。

OpenAI“宮斗”大戲即將塵埃落定。

自首席執(zhí)行官Sam Altman突然被董事會宣布遭解雇、董事長兼總裁Greg Brockman辭職；緊接著OpenAI員工以辭職威脅董事會要求Altman回歸；再到OpenAI董事會更換成員、Altman回歸OpenAI。

表面上看，這似乎是一場針對一家獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷的技術(shù)初創(chuàng)公司控制權(quán)的爭奪戰(zhàn)，但從種種跡象來看，此次“宮斗”的導(dǎo)火索，更多應(yīng)源自對AI未來發(fā)展理念的分歧：一派扛著“加速主義”旗幟，希望AI在技術(shù)精英的帶領(lǐng)下加速前進(jìn)改造世界；另一邊則是以利他主義理論為根基、力求讓AI在人類控制下發(fā)展的保守派別。

從創(chuàng)造栩栩如生的藝術(shù)到如同真人般的精度模仿人類語言，生成式AI正在改寫創(chuàng)新和自動化的規(guī)則。

AI大模型訓(xùn)練的高耗能、AI對語言情感和倫理道德的把握程度、AI對假消息和公眾輿論的操縱、生成式AI在人類創(chuàng)新創(chuàng)造中的角色……在生成式AI加速奔跑的今天，有些問題依然值得我們細(xì)細(xì)思考。

AI大模型成下一個(gè) 安全新戰(zhàn)場

今年三月，三星電子剛剛在企業(yè)內(nèi)部引入ChatGPT服務(wù)不久，就發(fā)生了三起機(jī)密數(shù)據(jù)泄露事件。部分員工將涉及半導(dǎo)體生產(chǎn)的機(jī)密代碼與內(nèi)部會議信息輸入ChatGPT端口，導(dǎo)致這些敏感資料被上傳至美國服務(wù)器，極可能已經(jīng)泄漏。事件發(fā)生后，三星迅速采取措施約束員工使用ChatGPT的場景和行為，也引發(fā)了行業(yè)對于這類大模型技術(shù)帶來的數(shù)據(jù)隱私和安全問題的討論。

客觀而言，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，任何向云端上傳數(shù)據(jù)的行為都具有潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。云計(jì)算剛剛興起的時(shí)代，就有很多企業(yè)擔(dān)憂敏感數(shù)據(jù)被云服務(wù)商泄露，拒絕將其上傳至云端。

時(shí)至今日，仍有大批企業(yè)在本地存儲隱私數(shù)據(jù)來增強(qiáng)安全性，云服務(wù)商仍然沒有完全贏得企業(yè)的信任。

而生成式AI的熱潮則令這一問題雪上加霜。一方面，由于大模型訓(xùn)練、運(yùn)營所需的成本極為高昂，極少有企業(yè)能夠負(fù)擔(dān)巨大的投資而在本地建設(shè)自有大模型服務(wù)。

另一方面，由云服務(wù)商提供的大模型服務(wù)在訓(xùn)練和交互時(shí)需要海量數(shù)據(jù)，尤其是特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。大模型掌握的領(lǐng)域數(shù)據(jù)越多，特別是與企業(yè)研發(fā)、運(yùn)營相關(guān)的數(shù)據(jù)越多，輸出的效果往往越令人滿意。

例如，企業(yè)開發(fā)人員使用AI代碼輔助生成工具時(shí)，一般需要上傳企業(yè)已有的代碼庫，使大模型給出更精準(zhǔn)的代碼預(yù)測結(jié)果；企業(yè)營銷人員將過往的營銷材料輸入大模型，就可以自動生成高質(zhì)量的營銷內(nèi)容，提升工作效率。

為此，企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)往往會收集包括用戶生成內(nèi)容的文本、圖像等數(shù)據(jù)，這些原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能含有用戶的敏感隱私信息。

如果數(shù)據(jù)采集不當(dāng)、存在偏見或標(biāo)簽錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)被投毒，都有可能導(dǎo)致大模型產(chǎn)生錯(cuò)誤輸出、存在歧視或其他負(fù)面影響，同時(shí)數(shù)據(jù)在應(yīng)用的過程中，也要面臨數(shù)據(jù)泄露、隱私曝光等風(fēng)險(xiǎn)，這既存在法律風(fēng)險(xiǎn)，也會引發(fā)公眾對AI的信任危機(jī)。

另外，提供大模型服務(wù)的云廠商一般會同時(shí)服務(wù)眾多客戶，而大模型在獲得各個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)后，如何將這些數(shù)據(jù)充分隔離在每個(gè)客戶的服務(wù)范圍之內(nèi)，就成為了困擾云廠商與企業(yè)的一大難題。

一旦數(shù)據(jù)的隔離失敗，從甲客戶獲得的數(shù)據(jù)就可能被用在對乙客戶給出的交互回答中，造成數(shù)據(jù)泄露。

如果企業(yè)上傳的大量隱私機(jī)密數(shù)據(jù)未能得到充分保護(hù)，惡意攻擊者或者云廠商內(nèi)部的惡意人士就可能利用軟件漏洞或職權(quán)獲取這些信息，攫取不當(dāng)利益的同時(shí)，也對企業(yè)造成了無可估量的傷害。

考慮到大模型所需的訓(xùn)練和交互數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過以往企業(yè)上傳到云端的規(guī)模，這種風(fēng)險(xiǎn)相比過去也有數(shù)量級的增長。

目前，生成式AI已經(jīng)展現(xiàn)前所未有的智能化水平，由此將占據(jù)企業(yè)的IT關(guān)鍵位置，而就此重要性帶來的受攻擊頻度，也將使得生成式AI成為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)之后的一個(gè)全新的安全戰(zhàn)場。

與此同時(shí)，大模型技術(shù)也將會在多個(gè)方面幫助提升網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)維效率，在更深層次改變網(wǎng)絡(luò)安全格局的基礎(chǔ)。

有些人士還認(rèn)為，生成式AI將進(jìn)一步擴(kuò)大貧困差距，加深數(shù)字鴻溝。生成式AI作為新興的AI技術(shù)，需要基于大量的數(shù)據(jù)與巨大的計(jì)算能力，這就意味著生成式AI只能在技術(shù)先進(jìn)的國家和地區(qū)普及開來，并被少數(shù)經(jīng)濟(jì)體所掌控。

數(shù)字貧困差距進(jìn)一步擴(kuò)大，科技弱勢地區(qū)的話語權(quán)被忽視，其潛在的風(fēng)險(xiǎn)就是發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的價(jià)值觀廣泛傳播，數(shù)字鴻溝也會不可逆地加深。

用技術(shù)對抗技術(shù)用魔法打敗魔法

隨著大模型時(shí)代的到來，其強(qiáng)大能力也為安全防護(hù)技術(shù)的變革提供了新的思路?！坝肁I的力量來對抗AI”已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)方向。

事實(shí)上，對抗攻防思路并不是模型安全的專屬。早在上個(gè)十年，面對種種安全威脅，人工智能領(lǐng)域就逐步形成了“以攻測防——以攻促防——攻防一體化”的安全理念，通過模擬各類攻擊場景，不斷探索模型和系統(tǒng)的弱點(diǎn)，以此推動算法和工程端的防御能力加強(qiáng)。

只不過，以往安全防護(hù)主要依賴機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，這需要大量專業(yè)數(shù)據(jù)知識積累，且面臨知識盲區(qū)和小樣本冷啟動不及時(shí)的問題。利用大模型技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)更智能化的安全防控。

當(dāng)前，生成式AI面臨的安全問題可以分為三級。初級問題是技術(shù)攻擊問題，也就是網(wǎng)絡(luò)攻擊、漏洞攻擊、數(shù)據(jù)攻擊問題，特別是提供給大模型不好的數(shù)據(jù)或污染它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可能會導(dǎo)致結(jié)果出錯(cuò)。這類問題相對比較好解決。

比較難解決的是中級問題，主要涉及內(nèi)容安全。例如大模型可以成為人們很好的幫手，也能成為壞人的工具。它可以幫一個(gè)水平不怎么樣的黑客寫更好的攻擊代碼、詐騙郵件。

如何讓它的內(nèi)容更加可控？如何防止AI大模型不作惡？這已經(jīng)超越了技術(shù)范疇。盡管現(xiàn)在有人為大模型做了內(nèi)置的所謂“安全護(hù)欄”，但它很容易遭到注入攻擊或算法攻擊。

從高級問題來看，大模型可以把人類所有知識融會貫通，再來和人類做交流、做提示。但當(dāng)AI的能力超越人類后，還能不能甘于做人類的工具，這些技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)最終還要靠技術(shù)來解決，技術(shù)自身會不斷進(jìn)化，不能因?yàn)槲磥磉€沒有發(fā)生的問題就不發(fā)展相關(guān)技術(shù)。

從產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)狀來看，AI安全與否如何評測，目前尚缺乏一套易用和標(biāo)準(zhǔn)化的評測工具和規(guī)則。

這也是大模型防御中能夠補(bǔ)充的另一方面，通過大模型技術(shù)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)知識和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則來提升AI對于風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知理解能力，以實(shí)現(xiàn)用大模型對抗大模型來進(jìn)行極速防御和快速冷啟動的目的。

面對大模型下的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，需要企業(yè)、安全團(tuán)隊(duì)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)等共同努力來應(yīng)對。

首先，加強(qiáng)大模型的訓(xùn)練和管理。通過采用更加有效的數(shù)據(jù)增強(qiáng)和處理技術(shù)，減少大模型的過擬合和梯度爆炸等問題，提高模型的魯棒性和可靠性。同時(shí)，對大模型的訓(xùn)練和管理也需要加強(qiáng)監(jiān)管和審計(jì)，確保數(shù)據(jù)的隱私和安全。

其次，研發(fā)新型安全防御技術(shù)。針對大模型的攻擊手段不斷變化和更新，需要研發(fā)新型的安全防御技術(shù)來應(yīng)對。例如，可以利用人工智能技術(shù)來檢測和防御惡意代碼和網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊等。

以文本安全為例，大模型可以基于安全標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則、風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域知識和歷史風(fēng)險(xiǎn)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，提升模型對于風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)和內(nèi)容的理解力，從而實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險(xiǎn)檢測能力的提升。

也采用大模型生成能力結(jié)合安全知識圖譜，來構(gòu)造攻擊樣本持續(xù)迭代優(yōu)化檢測模型。

第三，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全保護(hù)。除了要關(guān)注大模型在互聯(lián)網(wǎng)上的攻防對抗，大模型本身的安全和隱私問題同樣引發(fā)了擔(dān)憂。

針對大模型的訓(xùn)練和使用過程中可能存在的數(shù)據(jù)安全問題，需要采取一系列的隱私保護(hù)技術(shù)。例如，使用同態(tài)加密、差分隱私、安全多方計(jì)算、模型水印和指紋等多種技術(shù)來保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全。

第四，加強(qiáng)監(jiān)管和法律保護(hù)。技術(shù)立法往往落后于技術(shù)發(fā)展的步伐，缺少法規(guī)和條例的引導(dǎo)和規(guī)制，越來越多使用生成式AI的公司發(fā)現(xiàn)其系統(tǒng)運(yùn)行的安全性受到很大挑戰(zhàn)。

面對大模型下的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，也需要監(jiān)管機(jī)構(gòu)和法律機(jī)構(gòu)加強(qiáng)管理和監(jiān)管。例如，政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)要通過政策立法對生成式AI的設(shè)計(jì)、演進(jìn)進(jìn)行有效引導(dǎo)、統(tǒng)籌管理。

制定的政策框架需要與各國的立法和監(jiān)管背景保持一致，并且要隨AI技術(shù)更迭而更新，不斷提高現(xiàn)有法規(guī)的適用度。在監(jiān)管的同時(shí)給予AI創(chuàng)新的自由度，協(xié)同創(chuàng)造出更高質(zhì)量的內(nèi)容。

生成式AI是非常復(fù)雜的問題，倫理、數(shù)據(jù)、訓(xùn)練等領(lǐng)域的復(fù)雜度都是前所未有的，是一個(gè)新領(lǐng)域，也是擺在所有人面前的一個(gè)命題。

從科技企業(yè)的發(fā)展史看，在新技術(shù)發(fā)展的前期，不同路線、理念的參與者往往能夠團(tuán)結(jié)協(xié)作，共同為了科技普及而合作前進(jìn)。

但當(dāng)科技普及已經(jīng)發(fā)生，關(guān)于商業(yè)化、實(shí)現(xiàn)路徑的種種理念差異，卻可能走上不同的道路。在AI普及和深度應(yīng)用的前夜里，或許，關(guān)于未來技術(shù)應(yīng)該如何普及、如何監(jiān)管的理念與路徑之爭，才剛剛拉開帷幕。

面對未來的安全發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)，企業(yè)更應(yīng)該攜起手來，共同建立可度量的安全體系，為應(yīng)對智能化時(shí)代的攻防新趨勢，打造內(nèi)在自適應(yīng)的“安全免疫力”。

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審核編輯 黃宇