写点什么

国内首份!清华大学、中关村实验室等机构联合发布《大模型安全实践(2024)》白皮书

  • 2024-07-06
    北京
  • 本文字数:1835 字

    阅读完需:约 6 分钟

大小:925.53K时长:05:15
国内首份!清华大学、中关村实验室等机构联合发布《大模型安全实践(2024)》白皮书

7 月 5 日下午,清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构联合撰写的《大模型安全实践(2024)》白皮书(以下简称“白皮书”)在 2024 世界人工智能大会上正式发布。这也是国内首份“大模型安全实践”研究报告,为行业打造高价值参考体系。白皮书首次系统化提出安全实践总体框架,从安全性、可靠性、可控性等维度给到了技术实施方案,同时提供了金融、医疗、政务等领域的大模型安全应用案例,以及“五维一体”协同共治的治理框架。

 


 (图:《大模型安全实践(2024)》白皮书发布现场)

 

大模型技术正成为推动社会进步和创新的关键力量。然而随着大模型能力的不断增强,其安全性、可靠性、可控性受到前所未有的挑战,如研发过程中引发信息泄露、价值对齐、机器幻觉等问题,以及落地过程中面临的数据、模型、算法及其运行的软硬件环境安全风险。

 

面对以上挑战,白皮书提出了大模型安全实践总体框架。该白皮书确立了“以人为本,AI 向善”为大模型安全建设的核心,确保技术进步服务于人类福祉;以“安全、可靠、可控”三个核心维度的大模型安全技术体系,并涵盖了大模型安全测评与防御的综合技术方案;以及“端、边、云”为大模型安全技术的主要承载实体。

 

作为报告核心,大模型安全技术体系里,安全性意味着确保模型在所有阶段都受到保护,涉及数据安全、模型安全、系统安全、内容安全、认知安全和伦理安全等;可靠性要求大模型在各种情境下都能持续提供准确、一致、真实的结果;可控性关乎模型在提供结果和决策时能否让人类了解和介入,可根据人类需要进行调适和操作。通过这三个维度,可提升大模型的鲁棒性、可解释性、公平性、真实性、价值对齐、隐私保护等方向的能力。

 

白皮书指出安全评测技术和安全防御技术也是保障大模型安全的有效手段,但目前大模型的安全评测绝大多数是针对内容类场景,随着大模型技术快速发展和广泛应用,对 Agent 这类复杂大模型应用架构和未来通用 AGI 的评估是当下面临的挑战。制定标准建立面向未来的大模型可信测评体系将会变得越来越重要,这需要政府、高校等机构,联合有相关经验的企业共同合作。


 

(图:大模型安全实践总体框架)

 

白皮书以蚂蚁集团自研的大模型安全一体化解决方案“蚁天鉴”为例,介绍了国内机构和企业在探索大模型安全应用的优秀实践。

 

蚁天鉴是一款兼具大模型安全测评和防御的产品,目前已开放给 20 余家外部机构和企业,在金融、政务、医疗等重要领域得到采用,为行业大模型数据、训练、部署、应用等环节提供安全保障。

 

例如,在金融场景,蚂蚁 AI 金融助理“支小宝”,通过“蚁天鉴”从大模型训练与推理风险管控、大模型风险点全方位评测、大模型用户交互风险管控三个方面保障大模型应用安全;针对金融业务,通过内嵌一致性检验和金融价值对齐,确保数据的准确性和金融逻辑的严格性。在医疗场景,上海市第一人民医院通过引入“蚁天鉴”平台,在其首创安全前置护栏技术保障下,可精准杜绝医院最关注的风险的出现,保障医疗大模型生成的内容更符合医疗垂类的安全和专业,有效应对大模型应用中的信息安全与隐私保护、双向内容风险防控等问题。在政务领域,“赣服通”政务 AI 助理在端侧实施的安全措施具有借鉴意义,其结合“蚁天鉴”通过千万政务预料训练来实现精准意图识别、智能追问反问和高频事项即问即办等功能;针对政务行业大模型应用中生成不可控、安全覆盖面广、内容对抗强、时效要求高等挑战,构建安全护栏和安全防御两大核心能力,覆盖数百项大模型内容生成风险,可应对单次 50 万量级的饱和攻击。

 

清华大学长聘副教授、博士生导师李琦指出,大模型安全应用是一个新兴领域,研究和应用尚处于起步阶段。不少企业是在原有的传统数据安全、信息安全、系统安全等经验基础上,进行能力迁移,应用于大模型安全。随着新的大模型安全实践的不断深入,技术也会持续升级,为大模型安全构建实践范式,打造高价值参考体系。

 


(图:蚂蚁集团安全实验室首席科学家王维强主题演讲)

 

蚂蚁集团安全实验室首席科学家王维强在会上做了《大模型应用安全可信实践探索》的主题演讲。王维强认为,随着大模型的深度应用,在原有可信人工智能治理体系框架基础上,提升大模型的安全、可靠、可控建设,确保技术进步服务于人类福祉,是未来人工智能可持续发展的重要保障。

 

白皮书最后还提出了构建集大模型安全政府监管、大模型安全生态培育、大模型安全企业自律、大模型安全人才培养、大模型安全测试验证“五维一体”多元参与、协同共治的治理框架。这对于大模型安全生态形成、大模型可持续发展具有非常重要和积极的意义。

2024-07-06 14:047544
用户头像
李冬梅 加V:busulishang4668

发布了 983 篇内容, 共 588.2 次阅读, 收获喜欢 1143 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

企业ToB的道路上,知识管理是照亮的路灯

Baklib

知识管理

Unity Metaverse(六)、关于Avatar换装系统的示例工程

CoderZ

Unity Avatar 9月月更 换装

软件测试 | 测试开发 | 软件测试最常用的 SQL 命令 | 通过实例掌握基本查询、条件查询、聚合查询

测吧(北京)科技有限公司

测试

数据分类分级方法论及实操

极盾科技

数据分类分级

软件测试 | 测试开发 | Web测试方法与技术之CSS讲解

测吧(北京)科技有限公司

测试

技术分享 | app自动化测试(Android)--高级定位技巧

霍格沃兹测试开发学社

国内企业数字化转型趋势及面临的新挑战知识管理

Baklib

知识管理 数字化转型 企业

从 0 到 1 上手阿里云服务器 ECS(二)

六月的雨在InfoQ

Linux 命令行 云服务器 ECS 9月月更

软件测试 | 测试开发 | Web测试方法与技术之JavaScript 讲解

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 测试开发 | 常用测试策略与测试手段

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 测试开发 | web前端的HTML浅析

测吧(北京)科技有限公司

测试

技术分享 | app自动化测试(Android)--App 控件交互

霍格沃兹测试开发学社

如何设计帮助中心来解决企业客户问题?

Baklib

企业 帮助中心

技术干货 | 漫游Linux块IO

沃趣科技

软件测试 | 测试开发 | 黑盒测试方法论-判定表

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 测试开发 | Jenkins 节点该如何管理?

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 测试开发 | 软件测试最常用的 SQL 命令(二) | 高级 Join 多表查询

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 测试开发 | 什么是软件缺陷

测吧(北京)科技有限公司

测试

毕业后什么都不会,找了个培训班学软件测试学了4个月,拿到offer,坐等入职

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 测试开发 | 跨平台API对接(Python)的使用

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 测试开发 | 黑盒测试方法论—因果图

测吧(北京)科技有限公司

测试

小程序与工业互联网上的概况

Geek_99967b

小程序

从技术视角,看阿里云的「前端智能化」是如何实现的?

阿里云CloudImagine

前端 智能化

如何推动中小企业数字化建设?从知识管理系统开始!

Baklib

知识管理 企业 知识管理系统 数字化建设

Java后端面试必问:四十八道面试题及答案最新整理(速看速藏)

程序知音

Java java面试 后端技术 秋招 Java面试题

EMQX 5.0全新网关框架:轻松实现多协议接入

EMQ映云科技

物联网 IoT emqx 9月月更 网关框架

多点《基于 Databend 的 TiDB 数据归档实践》 | Data Infra 分享第 4 期总结

Databend

databend 数据归档

技术分享 | app自动化测试(Android)--触屏操作自动化

霍格沃兹测试开发学社

软件测试 | 测试开发 | 你会使用哪些测试设计方法?

测吧(北京)科技有限公司

测试

【GO】Go JSON反序列化失败情况总结

非晓为骁

Go json 反序列化

软件测试 | 测试开发 | 测试环境搭建

测吧(北京)科技有限公司

测试

国内首份!清华大学、中关村实验室等机构联合发布《大模型安全实践(2024)》白皮书_生成式 AI_李冬梅_InfoQ精选文章