院士何積豐:應對大模型的安全問題,需設好“緊箍咒”
(資料圖)
模型的通用能力讓其能夠應用到人類生產(chǎn)生活的各個場景中,可謂"無孔不入"。AI的發(fā)展因此帶來了新的安全隱私問題,如何解決這一隱患,9月7日開幕的2023 INCLUSION·外灘大會上,中國科學院院士何積豐開出了他的"藥方":利用對齊技術為大模型戴上緊箍咒。
何積豐院士認為,大模型的安全問題主要是在未經(jīng)同意的情況下,收集、使用和泄露個人信息。隱私問題既可能發(fā)生在訓練過程,也可能發(fā)生在使用過程中,而大模型的生成能力則讓"隱私泄露"的方式變得多樣化,造成隱私保護更加困難。
中國科學院院士何積豐
"為了應對這些問題,我們需要大模型對齊技術。"何積豐說,"對齊(alignment)"是指系統(tǒng)的目標和人類價值觀一致,使其符合設計者的利益和預期,不會產(chǎn)生意外的有害后果。"如果把人工智能看作西游記里的孫悟空,"對齊"就是唐僧的緊箍咒。有了緊箍咒,就可以保證技術不會任意使用能力胡作非為。"
不過,對齊技術同樣面臨挑戰(zhàn)。首先,對齊的基礎,人類的價值觀是多元且動態(tài)變化的,需要保證大模型為人服務、與人為善;其次,大模型的有用性與無害性之間目標也不完全一致。如何對錯誤進行有效糾正,設好大模型的"緊箍咒"也是挑戰(zhàn)。
因此,對齊技術已經(jīng)成為了一項令人眼花繚亂的跨學科研究,不僅考驗技術,也審視文化。
何積豐介紹,反饋強化學習是實現(xiàn)對齊的技術途徑,目前有兩種方式,一種方式是通過人工反饋給模型不同的獎勵信號,引導模型的高質(zhì)量輸出;另一種方式,事先給大模型提供明確的原則,系統(tǒng)自動訓練模型對所有生成的輸出結(jié)果提供初始排序。"這意味著,不僅智能系統(tǒng)需要向人類價值觀對齊,人類的訓練方法也要向價值觀對齊。"何積豐說。
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