大模型安全 | 生成式人工智能的内容安全风险与应对策略

随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能大模型（以下简称“生成式大模型”）在内容生成方面展现出巨大的潜力，同时也带来了一系列内容安全风险。这些风险不仅涉及虚假信息的传播、数据隐私的泄露，还包括意识形态的风险和对社会刻板印象与偏见的加剧。本文将探讨生成式大模型内容安全风险的成因、挑战，并提出相应的应对策略。

一、生成式大模型内容安全风险的成因

生成式大模型的内容安全风险主要源于训练数据的缺陷、技术实现的局限性以及外部环境的恶意利用。

（一）训练数据的缺陷

训练数据的偏差、不完整性和污染会影响模型的认知与学习过程，导致模型输出的内容存在偏差和不准确性。

（二）技术实现的局限性

算法设计的不完善和模型架构的固有缺陷限制了模型对复杂情境的理解能力，增加了误判与误导性输出的可能性。

（三）外部环境的恶意利用

恶意行为者可能利用生成式大模型制造虚假信息、进行网络攻击等，加剧了内容安全的风险。

二、生成式大模型内容安全风险的挑战

（一）价值观与技术深度互嵌带来的意识形态风险

生成式大模型在训练过程中可能吸收并反映训练数据中的不良意识形态，导致输出内容存在政治导向错误等问题。

（二）使用门槛降低加剧虚假信息制造与传播风险

生成式大模型的易用性使得任何人都可以制造高度逼真的虚假内容，增加了虚假信息的制造与传播风险。

（三）算法加剧人类社会的刻板印象与偏见

生成式大模型可能继承或放大现有数据中的偏见和有害内容，导致不公平的歧视和伤害。

三、传统内容治理方法的局限性

（一）基于对象场景的分散治理难以统筹治理全局

传统内容治理方法往往针对特定场景，难以应对生成式大模型跨领域的风险扩散。

（二）仅凭算法治理难以控制内容输入端事前防御风险

用户输入的不可控性使得传统基于算法的内容审核难以起到有效的事前预防作用。

（三）基于深度伪造的虚假信息传播增加了辨识难度

深度伪造技术的发展使得虚假信息的辨识和防范变得更加困难。

四、人工智能赋能生成式大模型内容安全治理的策略

（一）提升数据标注的智能化水平

通过人工智能技术提升数据标注的效率和质量，确保训练数据的准确性，从而提高模型的泛化能力和内容安全性。

（二）从技术性和规范性角度促进价值对齐

在模型研发与运行阶段，通过技术手段和政策规范促进模型的价值对齐，防范算法歧视和意识形态偏差。

（三）完善用户输入侧、内容输出侧的内容过滤审核机制

建立完善的内容过滤和审核机制，防范用户输入不当内容，及时识别和处理模型输出的虚假、有害信息。

（四）强化政策引导并加快政策执行的有效落地

政府应加强监管和政策引导，确保生成式大模型内容安全政策的有效执行，提升厂商的合规意识。

五、结论

生成式大模型在内容生成方面具有巨大潜力，但同时也带来了复杂的内容安全风险。为了确保大模型时代的信息生态健康有序发展，需要从技术、政策、用户教育等多个层面出发，采取综合性的治理策略。通过人工智能技术的赋能，结合有效的政策监管，可以有效地管理和降低生成式大模型的内容安全风险，确保人工智能技术的健康发展。