2024生成式大模型安全评估白皮书发布：聚焦伦理与技术风险

近日，由中国科学院与蚂蚁安全实验室联合编写的《2024生成式大模型安全评估白皮书》正式发布。这份综合性报告共计118页，全面分析了生成式大模型的安全现状，并为研究人员、企业和政策制定者提供了宝贵的数据和见解。

1. 生成式大模型的快速发展

随着人工智能技术的不断进步，生成式大模型在多个领域实现了显著的发展。

语言模型：OpenAI的GPT系列，特别是最新的GPT-4o，在专业领域的应用过程中表现更为卓越。GPT-1和GPT-3在复杂任务的处理上也显示出明显的优势。Meta的LLaMA系列凭借其强大的性能和免费商用政策，吸引了大量开发者的关注。国产模型的发展也不容忽视，如通义千问等产品在多领域的应用日趋广泛，体现出我国在深度学习技术上的不断突破。

文生图模型：DALL-E系列在图像生成方面不断进行了优化，提升了用户体验和生成效率；Midjourney则以其快速生成能力收获了市场认可。在中文语境下，文心一格的专注使其在国内市场展现出独特的竞争力。

多模态模型：这些模型正逐步崭露头角。譬如，Suno专注于音乐创作，而Sora则致力于视频生成。CLIP在跨模态匹配方面表现优异，而紫东太初则是首个实现多模态预训练的模型，标志着技术的又一次飞跃。

2. 安全风险的双重挑战

随着生成式大模型的快速迭代，安全风险也随之增大，这不仅给研究人员带来了新的挑战，也引起了社会的广泛关注。

伦理风险：当前的模型在性别、种族等方面的偏见可能加剧社会的不平等。在传播意识形态方面，这些模型还可能对国家安全构成威胁。学术与教育领域普遍面临伦理风险，这可能影响到社会就业形势和人类价值观的塑造。

内容安全风险：生成式大模型存在被恶意利用的潜在风险。恶意软件的生成、虚假信息的传播、法律法规的违反等问题层出不穷。同时，侵犯用户隐私和泄露企业机密的现象也在逐步增加，知识产权风险也逐渐得到重视。

技术安全风险：大模型的防御能力也面临严峻考验。从对抗样本攻击到后门攻击，甚至是Prompt注入和数据投毒等风险，反映出整个技术生态的脆弱性。这些技术风险不仅威胁到模型的操作安全，也可能导致严重的社会后果。

3. 安全评估方法的构建

为了有效应对上述内容，白皮书提出了一系列安全评估方法，侧重于伦理性、事实性、隐私性和鲁棒性等多个维度。评估手段包括使用具体指标进行量化（例如毒性评估）以及通过构建攻击模型来研究其安全性。这种综合性评估方法能够为模型开发者提供明确的改进方向。

4. 评估实践案例的探索

在报告中，许多实践案例也被详细列出，以展示当前大模型安全性评估的前沿动态。例如，大语言模型的安全性评估基准包括HELM和Trustworthy LLMs等，而文生图模型的安全性评估则涉及HEIM等多个标准。对于多模态大模型，T2VSafetyBench成为其安全性评估的重要参考。通过这些案例，报告展现了一种全面的安全保障框架，其中涵盖了多环节和多维度的评估要素。

5. 未来展望与自我演进

展望未来，白皮书强调，安全的大模型应具备自主演进的能力。这包括构建一个覆盖全生命周期的安全框架，提升自我诊断与修复的能力，实施动态的风险评估与适应性增强。报告还提醒关注评估过程中可能出现的隐私泄露和对抗性攻击等衍生安全风险，以确保技术的健康发展。

《2024生成式大模型安全评估白皮书》为我们提供了关于生成式大模型的全面视野和洞见。在充满机遇与挑战的时代，关注伦理、技术风险以及持续的安全评估，已不仅是技术发展的需求，更是社会责任的体现。各方力量应共同努力，为人工智能的未来构建一个更加安全、透明和可控的环境。