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大模型安全评估框架 让AI更可控、更可信

2023-04-03 10:51:55 来源:硬派科技

(相关资料图)

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、数据使用的偏见、生成内容的安全等风险。如何提高模型的准确度和可靠,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。”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说,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。

据介绍,针对大模型的安全伦理问题,由黄民烈带领的研究团队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。

此前,其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,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。

黄民烈表示,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(类人智能的贴心伙伴),是团队的最终愿景。

未来,研究团队将打造中文大模型的安全风险评估的积分榜,为国内对话大模型的安全评估提供公公开的测试台,并提供: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;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;设置公开和隐藏测试集,众人皆可参与评测等。

“依托自身的核心技术,在可控可信的超拟人大模型基础之上,通过建立安全、可控的模型边界,让AI提供可信、可靠的输出,引领人工智能走向 AGI 时代。相信在不远的未来,AGI Companion 不仅满足人类信息需求,更可以满足社交和情感的需求,以打造更加和谐的人机共融社会。”黄民烈说。

关键词: 人工智能 安全评估 大模型安全评估框架 应用场景可控性

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