生成式人工智能安全评估体系构建
文章目录
- 前言
- 一、人工智能安全治理的现状
- 1.1 国际安全治理现状
- 1.2 国内安全治理现状
- 二、构建人工智能安全评估体系
- 1.1 需要对生成式人工智能技术的安全性、可靠性、可控性、公平性等维度进行全面的考量。
- 1.2 应对生成式人工智能全维度风险。
- 1.3 在体系化应对框架中,应明确法律法规与伦理准则、技术治理、技术评测、前瞻性研究的主要责任体,并明确各责任体职责。
- 三、未来人工智能安全发展的挑战及应对
- 总结
前言
《全球人工智能治理倡议》以“以人为本”为核心理念,推动建立一个公正、开放、有效的全球人工智能治理机制,确保人工智能技术朝着有利于人类文明进步的方向发展.首先概述了人工智能技术的快速发展及其带来的机遇与风险,然后分析了国内外安全治理的现状,揭示了不同国家和地区在人工智能治理策略上的差异,特别是在技术伦理、数据隐私和消费者权益保护方面的多样性.进一步强调构建生成式人工智能安全评估体系的重要性,详细讨论了该体系的4大原则包括全维度考量、体系化应对、责任边界清晰和多方协同发展,及这一体系对于有效应对人工智能技术发展中的安全风险、促进产业健康发展具有关键作用.
随着人工智能技术的不断进步和应用范围的扩大,如何平衡其发展与伦理、治理之间的关系,确保人工智能技术造福于人类,避免潜在风险,已成为全球共同关注的问题.《倡议》不仅是对中国智慧、中国经验的总结,也是对当前全球人工智能治理现状和挑战的回应,为国际社会提供了一个可行的合作框架,有助于推动形成更加公正、透明的全球人工智能治理机制.通过各国的共同努力,有望构建一个安全、公平、公正的人工智能全球治理体系,共同推动构建人类命运共同体。
一、人工智能安全治理的现状
随着大模型技术和多智能体协同技术的快速发展,人工智能对复杂任务的认知和决策能力快速提升.人工智能技术的进步拓展了其在处理复杂任务方面的能力,也引发了一系列前所未有的安全风险.这些风险贯穿于人工智能发展全生命周期中的各个环节,从数据的收集和标注,到模型的研发和训练、部署和上线,再到最终的开放应用,无一不受其影响,如图1所示:

随着人工智能应用领域的不断拓展,其风险的影响范围也从技术层面扩展到了特定行业,乃至整个社会.从全生命周期来看,在数据采集和标注阶段,风险不仅涉及数据质量问题,还可能包括侵犯知识产权和导致个人隐私泄露;在模型研发和训练阶段,除了关注模型的鲁棒性和有效性,还需要考虑其可解释性和可审计性上的风险;在模型部署上线阶段,风险从代码安全、网络安全等技术问题,扩展到价值观和意识形态引导,以及虚假信息和幻觉等问题;在模型开放应用阶段,风险不仅包括社会对技术本身的信任问题,还涉及难以控制的人工智能可能引发的灾难性后果,如战争、失业和社会动荡等[2-3].此外,随着智能体交互协作等技术的发展和应用,一些新型风险如协助作恶、帮助犯罪等问题的影响范围也呈现出快速扩大的趋势,引起了各国政府、科研机构、企业等社会各界的高度重视.因此,采取全方位、系统化的安全治理措施来应对这些风险,已经成为国内外的普遍共识.
1.1 国际安全治理现状
各国企业和研究机构
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