每經(jīng)記者 李卓    每經(jīng)編輯 張海妮    

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英國技術(shù)哲學(xué)家大衛(wèi)·科林格里奇在《技術(shù)的社會控制》（1980）中指出：一項技術(shù)如果因為擔(dān)心不良后果而過早實施控制，那么技術(shù)很可能就難以爆發(fā)。反之，如果控制過晚，已經(jīng)成為整個經(jīng)濟和社會結(jié)構(gòu)的一部分，就可能走向失控，再來解決不良問題就會變得昂貴、困難和耗時間，甚至難以或不能改變。

這種技術(shù)控制兩難的“科林格里奇困境”，正成為當(dāng)下AIGC（生成式人工智能）治理需要直面的挑戰(zhàn)。

12月27日，“AI發(fā)展與治理創(chuàng)新研討會”在北京舉行。來自中國科學(xué)院、中國社會科學(xué)院大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)、國家部委研究機構(gòu)和國內(nèi)AI企業(yè)的專家學(xué)者圍繞AIGC技術(shù)、風(fēng)險和治理展開了激烈探討。

2023年，伴隨AIGC在全球的競技式發(fā)展，國內(nèi)大模型以通義千問、文心一言、訊飛星火等為代表，由通用大模型向行業(yè)大模型發(fā)展，應(yīng)用百花齊放，涉及Chat、AIGC、數(shù)字人、智能體……

隨著在人工智能領(lǐng)域的探索與實踐的加深，人工智能的技術(shù)風(fēng)險——數(shù)據(jù)安全性、算法透明性、系統(tǒng)穩(wěn)定性及倫理爭議，再如人類的自主能動、隱私保護、社會公平等逐漸暴露，由此引發(fā)社會的廣泛關(guān)注。人工智能的風(fēng)險管理、全生命周期的治理成為全球的重要議題。 

“技術(shù)慢下來，還是治理跟上去？”

阿里研究院執(zhí)行副院長袁媛在會上拋出 “靈魂拷問”。正如她所言，技術(shù)的發(fā)展是一種非線性，甚至是指數(shù)型的增長，但是從知識的積累、治理工具的演進，到政策的完善，它始終是一個線性的過程。政策與科技步調(diào)不一致成了必然規(guī)律。無論讓技術(shù)慢下來、還是讓政策跟上去，都考驗著治理的包容與創(chuàng)新。 

AIGC四大風(fēng)險：內(nèi)容安全首當(dāng)其沖

2023年3月，一組由AI繪圖工具Midjourney生成的“特朗普被捕假照片”在網(wǎng)上瘋傳，“有圖未必有真相”讓外界對AIGC的內(nèi)容風(fēng)險有了清醒的共識。

阿里巴巴人工智能治理和可持續(xù)發(fā)展研究中心首席科學(xué)家何源分析指出AIGC當(dāng)下四大風(fēng)險時，亦直言“內(nèi)容安全”首當(dāng)其沖。

AIGC的“內(nèi)容安全”廣義上包括輸出內(nèi)容的社會安全性，是否合法合規(guī)、遵守道德倫理和公序良俗等，具體表現(xiàn)在違法不良信息、內(nèi)容失實、偏見歧視、違反倫理道德等方面。

何源進一步指出，首先，相比傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)模式，AIGC可以通過交互式快速生產(chǎn)，生產(chǎn)成本顯著降低；而通過prompt方式可以批量生產(chǎn)大量內(nèi)容，進行規(guī)?；?，包括一些色情、低俗、血腥恐怖的內(nèi)容，甚至不良導(dǎo)向的內(nèi)容等等，對內(nèi)容安全的防控帶來新的挑戰(zhàn)。與此同時，相比真實構(gòu)圖，AIGC生成內(nèi)容具有更高的自由度，更加復(fù)雜、隱晦；AIGC產(chǎn)品還需要快速響應(yīng)用戶指令，這對內(nèi)容安全防控體系都提出更高的時效性要求。

《每日經(jīng)濟新聞》記者現(xiàn)場了解到，多數(shù)與會專家對AIGC的內(nèi)容風(fēng)險都表達了“輸出輸入內(nèi)容審核”的重要性。

但需要直面的另一個現(xiàn)實是，如果每一條輸出內(nèi)容都進行人工審查，人力成本大幅上升而用戶體驗嚴(yán)重受損，不具有可行性，這成為內(nèi)容安全保障的難點。同時，由于現(xiàn)階段生成式人工智能服務(wù)通常無法提供準(zhǔn)確的依據(jù)和來源，相關(guān)生成內(nèi)容無法鑒偽，風(fēng)險也無法被有效定位溯源。

阿里連續(xù)第二年發(fā)布AI白皮書 圖片來源：企業(yè)供圖

阿里巴巴集團與中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院當(dāng)日聯(lián)合發(fā)布的《AIGC治理與實踐白皮書》（以下簡稱《白皮書》）對此則認(rèn)為，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法源頭上控制內(nèi)容安全、管理用戶的輸入和對生成結(jié)果的使用，成為降低AIGC風(fēng)險的重要切入點。

除內(nèi)容安全外，AIGC還存在模型安全、隱私&版權(quán)、倫理道德三大風(fēng)險。

談及 “模型安全”，何源認(rèn)為，由于大模型基于深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建，在對抗“魯棒性”（即模型對于輸入中的擾動、對抗性樣本或惡意攻擊是否具有足夠的抵抗力）上同樣存在安全隱患；大模型基于海量數(shù)據(jù)進行自監(jiān)督訓(xùn)練和基于反饋的強化學(xué)習(xí)優(yōu)化，存在數(shù)據(jù)攻擊風(fēng)險，比如數(shù)據(jù)投毒、提示詞越獄攻擊等。而深度學(xué)習(xí)的黑盒運行機制，導(dǎo)致大模型同樣面臨“可解釋性不足”的問題。

那么，AIGC生成的內(nèi)容是否受版權(quán)保護？目前法律界也還沒有統(tǒng)一定論。

2023年，美國版權(quán)局拒絕登記《Zarya of the Dawn》，判定用Midjourney制作的AI圖片不受保護；2023年12月，北京互聯(lián)網(wǎng)法院公開審理AI文生圖著作權(quán)案，原告使用AI生成圖片發(fā)布網(wǎng)絡(luò)后，被告直接拿去使用，原告認(rèn)為被告侵犯了他的知識產(chǎn)權(quán)。這個案例北京互聯(lián)網(wǎng)法院一審支持了原告。不過，《每日經(jīng)濟新聞》記者也注意到，該案判決強調(diào)，利用人工智能生成的內(nèi)容，是否構(gòu)成作品，需要個案判斷，不能一概而論。

“大模型的訓(xùn)練是基于海量的數(shù)據(jù)，通常我們不可能為每一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)確認(rèn)它的使用權(quán)限。同時數(shù)據(jù)的隱私問題也會是一個潛在的風(fēng)險。因為大模型用海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，既然沒有確認(rèn)每一張圖片每一個樣本的授權(quán)，版權(quán)的情況就會存在用戶的數(shù)據(jù)隱私泄露的風(fēng)險。”何源如是說。 

“用模型監(jiān)督模型”

中國已經(jīng)是全球范圍內(nèi)首個落地AIGC監(jiān)管的國家。

2023年上半年，人工智能法草案被列入國務(wù)院2023年度立法工作計劃；8月15日，由國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等七部門聯(lián)合發(fā)布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》正式施行。這是我國首份針對生成式人工智能的規(guī)范性監(jiān)管文件……

從全球范圍來看，2023年10月，聯(lián)合國成立人工智能高級咨詢機構(gòu)。

11月2日，首屆全球人工智能安全峰會在英國落下帷幕，包括中國、美國、英國在內(nèi)的28個國家及歐盟共同簽署了《布萊奇利宣言》（以下簡稱《宣言》）?！缎浴窂娬{(diào)，人工智能的許多風(fēng)險本質(zhì)上是國際性的，因此“最好通過國際合作來解決”。與會國家和地區(qū)同意協(xié)力打造一個“具有國際包容性”的前沿人工智能安全科學(xué)研究網(wǎng)絡(luò)，以對尚未完全了解的人工智能風(fēng)險和能力加深理解。

復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授張謐認(rèn)為：“現(xiàn)在全球范圍內(nèi)有AI競賽的氛圍，注重安全反而可能造成技術(shù)落后，為了占領(lǐng)先機便不得不擱置安全。各方應(yīng)該立足長遠，攜手營造有序競爭，把風(fēng)險控制在防護能力的上界之內(nèi)，保障AI發(fā)展處于安全區(qū)域。”

張謐對AI大模型未來的安全前景持樂觀態(tài)度，她援引前沿觀點指出，隨著評測、治理技術(shù)的成熟，以及治理體系的完善，人類提供一整套安全規(guī)則，AI就能根據(jù)規(guī)則實現(xiàn)“用模型監(jiān)督模型”。

何源則認(rèn)為，AIGC風(fēng)險治理不僅要對AIGC進行有針對性的立法、構(gòu)建與技術(shù)應(yīng)用相匹配的治理機制，還需要人工智能產(chǎn)業(yè)主動進行負責(zé)任的自律自治。

何源也對“大模型評測大模型”提出了他的看法：“我們認(rèn)為大模型的風(fēng)險用小模型去識別和處理是不夠的，我們需要用大模型來評測大模型，我們通過大模型生成內(nèi)容安全風(fēng)險的指令，看看目標(biāo)模型的產(chǎn)出，構(gòu)造一個閉環(huán)。”

在何源看來，最強的攻擊手段是最好的評測方法，通過智能體對抗博弈，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)LLM（大語言模型）的風(fēng)險敞口；同時，由易到難，得到豐富多彩的安全評測樣本，提供給LLM進行內(nèi)生安全增強。“風(fēng)險不能僅僅靠安全措施在輸入和輸出環(huán)節(jié)，提升內(nèi)生安全才是根本的解決方案。” 

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