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文 | 光锥智能，作者 | 周文斌

如果要给4月定一个主题，“大模型”应该当仁不让。

从4月7日阿里突然放出“通义千问”内测开始；8日，华为放出盘古大模型；10日，商汤推出类ChatGPT产品“商量SenseChat”；之后，11日的阿里云峰会，毫末AI DAY，以及之后昆仑万维号称即将发布的“天工”......大模型如雨后春笋般涌现，成为所有活动的主题。

另一方面，当所有的目光都集中在企业最新的技术动态、产品质量，以及可能带来哪些商业革命的同时，另外一些事情在同样挑动人们的神经。

4月10日，有网友通过AI技术“复活”了自己的奶奶，在网上引起广泛讨论。有人说，看到图像的那一刻眼眶就湿润了；也有人说，这有些不尊重逝者；更有人联想到如果有不法之徒利用这种技术，几乎可以随意将一个陌生人带回家当电子宠物......

图源扬子晚报

和通用AI技术的惊艳发展一样，安全伦理也是这场“AI实验”的重要且关键主题。

事实上，从春秋战国时期钢铁冶炼技术的突破，到西方18世纪60年代出现的珍妮机，自古以来，当革命性的技术推动社会跨越式发展的同时，也会给社会的传统文化、社会范式带来冲撞和破坏。

AI大模型同样也是如此，关于伦理道德的讨论只是其中的一个方面，这背后所有与人直接相关的，比如数据安全问题、AI的可信度问题、隐私保护问题等等，都在冲撞着当前的数据治理格局。

就像20年前，我们打开每一个网页都害怕被病毒侵袭、被黑客攻击一样，在大模型飞速发展的今天，安全问题正在被重新抬回桌面。

因此，在享受技术突破带来发展红利的同时，如何应对这种冲撞，成为当代人需要思考的问题。

01 大模型来临，AI安全迎来新挑战

大模型带来的关于伦理道德、数据安全和可信度的讨论，可能来的比所有人想象的都更早。

2021年初，韩国人工智能初创公司Scatter Lab上线了一款基于Facebook Messenger的AI聊天机器人“李LUDA”，但仅仅不到20天，Scatter Lab就不得不将“李LUDA”下线，并公开道歉。

道歉的原因，是“李LUDA”失控了。

“李LUDA”上线后，很快在韩国网络平台上受到欢迎，有75万名用户参与了互动。但在交流过程中，一些用户将侮辱“李LUDA”作为炫耀的资本，对其发泄自身恶意，并在网上掀起“如何让LUDA堕落”的低俗讨论。

很快，随着各种负面信息的介入，“李LUDA”还开始发表各种歧视性言论，涉及女性、同性恋、残障人士及不同种族人群。

而在“李LUDA”变得越来越“暗黑”的同时，关于“李LUDA”的数据安全和隐私保护也在受到诘问。

“李LUDA”是Scatter Lab基于Science of Love数据开发的，Science of Love可以分析韩国国民级聊天应用KakaoTalk（类似于微信）的对话，显示用户间的情感水平，这也导致韩国个人信息保护委员会和互联网安全局开始介入调查。

“李LUDA”的故事只是一个序曲，在两年之后的今天，在全球掀起技术革命的OpenAI也同样面临安全和可信的问题。

事实上，从ChatGPT推出的第一天起，到后来的谷歌Bard，再到国内的文心一言，以及阿里的“通义千问”，几乎都面临着AI“一本正经的胡说八道”的问题。

仍然以ChatGPT举例，有网友让其推荐3家西湖区的新兴咖啡馆，ChatGPT正经地给出了名字、地址和介绍。但网友查询后却发现，压根没有这样三家咖啡店的存在。

同样的例子还有很多，因为AI的回答本质上是一个“概率问题”，即通过前一个字去猜后一个字的可能性，然后根据概率和语义选择最适合的组成一个句子。

所以当问到AI不曾了解的内容时，它仍然会随机生成答案。但这会给许多没有分辨能力的人带来误解。

在可信问题之外，数据安全是AI大模型面临的一个重要考题。

3月底，OpenAI发布一份报告显示，由于Redis的开源库bug导致了ChatGPT发生故障和数据泄露，造成部分用户可以看见其他用户的个人信息和聊天查询内容。

仅仅十天左右，意大利数据保护局Garante以涉嫌违反隐私规则为由，暂时禁止了ChatGPT，并对相关事项展开调查。

事实上，这样的事情正在许多地方同时发生，比如三月中旬，自三星电子允许部分半导体业务员工使用ChatGPT开始，短短20天有三起机密资料外泄事件。

数据安全公司Cyberhaven的一份调查显示，在员工直接发给ChatGPT的企业数据中，有11%是敏感数据。在某一周内，10万名员工给ChatGPT上传了199份机密文件、173份客户数据和159次源代码。

众所周知，以ChatGPT为代表的AI大模型通过“人类反馈强化学习”来不断进化，这也要求类ChatGPT产品需要不停地收集用户使用数据。但这些数据回到后台之后，并没有进行脱敏处理，也无法被删除，而是进一步被纳入到了模型训练的数据库中，并随时面临可能被泄露的风险。

整体上，AI大模型被广为人知以来，伦理、可信、数据安全的问题也逐渐被越来越多人感受到。但这其实就像一条新建成的自动化生产线，生产效率很高，但还有许多地方的卫生条件没有达到要求。

我们并不应该因为这一些局部的瑕疵而否认整个生产线的价值，但这些潜在的隐患也同样需要去规避和完善。

02 AI安全，任重道远

事实上，无论是产业界还是相关的监管机构，其实都早已意识到了问题，并且也都在积极寻求改变。

比如OpenAI就在积极提高其预训练大模型的安全性，在GTP-4发布时，OpenAI的安全测试显示，GPT-4比GPT-3.5的得分要高出40%。

OpenAI开发了一项新技术，让AI能够模拟人类的自我反思。这让GPT-4在HumanEval编码测试中的准确率从67%上升到88%。在Alfworld测试中准确率从73%提高到了97%；在HotPotQA测试中准确率从34%提高到54%。

当然，Open AI官网仍然在警告用户，在使用GPT-4输出的内容时应格外小心，特别是在高风险场景下（如医学、化学等领域）需要人工核查事实准确性，或者压根避免使用AI给出的答案。

除了在模型阶段介入新技术之外，更多公司开始从数据阶段就将隐私考虑了进去，比如数据合成和隐私计算就是两种有效的解决方案。

其中，合成数据是指计算机通过模拟技术，或算法自己生成的标注信息，能够在数学上或统计学上反映原始数据的属性，因此可以作为原始数据的替代品来训练、测试、验证大模型。但由于数据是合成的，因此不会涉及到真实的用户隐私和数据安全问题。

而隐私计算则是一种保护数据隐私的计算方法，它可以在不暴露数据内容的前提下进行数据处理、分析、共享等操作，关键就是让数据“可用，但不可见”。

除了在通过研发新技术提高AI能力之外，微软在开放NewBing时也考虑从其他方式限制AI胡说八道。

现在使用微软更新的NewBing时，AI不仅会告诉你答案，还会像论文标注一样，将得出结论的数据来源进行标注，方便用户回溯，确认信源是否可靠。

当然，在这方面投入努力的也不只是企业，并且也不局限在技术和产品上。

从2021年开始，为了保障数据安全、个人隐私、道德伦理、以及从跨国市场规范、AI平权等多项目标考虑，欧盟就开始推进《人工智能法案》，按既定节奏，该项法案在3月底提交欧盟议会审议。

在欧盟推进立法的同时，联合国教科文组织（UNESCO）总干事奥德蕾·阿祖莱也在3月30日发表声明，呼吁各国尽快实施该组织通过的《人工智能伦理问题建议书》，为人工智能发展设立伦理标准。

中国在这方面同样也在推进相关监管法案的落地。4月11日，国家网信办起草《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》并向社会公开征求意见。该《办法》聚焦隐私安全、技术滥用、知识产权和他人权益三大问题，为AIGC的发展建立防护栏。

除此之外，学界和企业界也在积极探索新的方式。比如4月7日，清华大学与蚂蚁集团达成合作，双方携手攻坚可信AI、安全大模型等下一代安全科技，在可信AI方面联合攻克安全对抗、博弈攻防、噪声学习等核心技术，来提升规模化落地中的AI模型的可解释性、鲁棒性、公平性及隐私保护能力；并基于互联网异构数据，构建面向网络安全、数据安全、内容安全、交易安全等多领域多任务的安全通用大模型。

除此之外，作为互联网时代的安全企业，周鸿祎在新智者大会上也提到人工智能的安全挑战。周鸿祎将其归纳为七点：硬件、软件、通信协议、算法、数据、应用和社会伦理。但周鸿祎也提到：“仅靠一家企业不能解决所有威胁，需要注重生态合作。”

整体上，自ChatGPT以来，AGI的大门也才刚刚打开，就如同AI大模型仍在探索一样，其与传统产业、安全、社会伦理等方面的冲突也才刚刚开始，整个治理、重建、规范的过程也都还仍重道远，需要整个社会的共同努力。