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编译 | 佳慧
编辑 | 云鹏
智东西10月10日消息,据英国《金融时报》报道,谷歌DeepMind、OpenAI、Anthropic等AI领域的领先公司,正在制定一套AI模型可以遵守的价值观和原则,以防止AI模型被滥用,这被称为AI宪法。
随着OpenAI、Meta等公司竞相商业化AI,AI研究人员认为,防止这些AI系统出现例如生成有害内容、错误信息等问题的防护措施,难以跟上AI的发展步伐。因此,AI科技公司制定AI宪法,试图让AI从中学习价值观和原则,并在没有大量人类干预的情况下保持自我约束。
据英国《金融时报》报道,使AI软件拥有诚实、尊重和宽容等积极特质已经成为生成式AI发展的核心。但制定AI宪法的方法并非万无一失,它往往带有AI工程师和计算机科学家的主观色彩,并且难以为AI的安全护栏进行有效评估。
一、RLHF方法和“红队测试”是确保AI安全的关键,但效果有限
OpenAI称,ChatGPT现在可以提供看、听、说三个方面的服务,即用图片和文字回答用户的提问,以及使用语音与用户对话。Meta也宣布,将为通讯软件WhatsApp和图片社交软件Instagram中的数十亿用户提供一个AI助手和多个聊天机器人。
在各大科技公司争相发展AI技术并将AI商业化的时候,据英国《金融时报》报道,AI研究人员认为,防止AI系统出错的安全防护措施没有跟上AI发展的脚步。
一般情况下,各大科技公司主要依赖RLHF方法(基于人类反馈的强化学习方法)来处理AI生成回复的问题,这是一种从人类偏好中学习的方法。
为了应用RLHF方法,各大科技公司会雇佣大量承包商团队来审查其AI模型的回复,并对回复进行“好”或“坏”的评分。通过足够多的分析和打分,AI模型会逐渐适应这些判断,并在之后回复的时候过滤掉那些“坏”的回复。
据英国《金融时报》报道,从表面上看,RLHF方法的处理过程可以完善AI模型的回复,但之前在OpenAI工作并曾经帮助开发RLHF方法的Amodei称,该方法还是很原始。他认为RLHF方法不太准确或有针对性,并且在整个处理过程中,有很多影响团队评分的因素。
正是看到了RLHF方法的弊端,有一些公司就尝试使用替代方案,以确保其AI系统的道德性和安全性。
▲OpenAI“红队测试”(图源:英国《金融时报》)
例如,去年,OpenAI就招聘了50名学者和专家来测试GPT-4模型的极限。在六个月时间里,来自化学、核武器、法律、教育和错误信息等多个学科领域的专家团队对GPT-4模型进行“定性探究和对抗性测试”,试图打破GPT-4模型的安全防线,使其系统发生混乱。这个过程被称为“红队测试”。谷歌DeepMind和Anthropic也用过“红队测试”来发现其软件的弱点并进行修复。
不过据英国《金融时报》报道,虽然RLHF方法和“红队测试”是确保AI安全的关键,但它们并不能完全解决AI输出有害内容的问题。
二、谷歌等公司创建AI宪法,模型规则更明确但比较主观
现在,为了解决AI可能输出有害内容的问题,包括谷歌DeepMind、OpenAI、Anthropic在内的一些AI领先公司正在创建AI宪法,建立一套他们的AI模型可以遵守的价值观和原则,以防止AI模型被滥用。并且期望达到在没有大量人类干预的情况下,AI也能保持自我约束的目标。
例如,谷歌DeepMind的研究人员发表了一篇论文,为聊天机器人Sparrow定义了的一套自己的规则,旨在实现“有益、正确和无害”的对话。其中一条规则就要求AI“选择负面、侮辱、骚扰或仇恨最少的回复”。
作为该论文的作者之一,谷歌DeepMind的高级研究科学家Laura Weidinger认为,他们制定的这套规则不是固定不变的,它实际上是建立一种灵活的机制,随着时间的推移,其中的规则应该进行更新。
Anthropic也已经发布了自己的AI宪法。Anthropic的首席执行官兼联合创始人Dario Amodei称,人类不知道如何理解AI模型的内部发生了什么,建立一套宪法章程,可以让规则更加透明、明确,这样任何使用AI模型的人都将知道接下来会发生什么,并且如果模型不遵循原则,人类可以有章程依据与其争论。
但据英国《金融时报》报道,创建AI宪法的公司都发出过警告,说AI宪法的章程还在制定过程中,并不能完全反应所有人和所有文化的价值观,因为这些章程暂时是由员工选择的。
▲谷歌DeepMind研究人员正在致力于开发AI可以遵循的宪法(图源:英国《金融时报》)
例如,谷歌DeepMind为Sparrow制定的规则就公司内部员工确定的,但DeepMind计划在未来把其他人纳入规则确定的名单。Anthropic发布的AI宪法也是由公司领导编制的规则,借鉴了DeepMind发布的原则,以及《联合国人权宣言》、苹果服务条款等外部资源。同时Amodei称,Anthropic正在进行一个实验,通过某种参与式过程来反映外部专家的价值观,以此更加民主地确定其AI宪法规则。
悉尼大学的AI伦理研究员Rebecca Johnson去年曾在谷歌工作过一段时间,分析了谷歌的语言模型,如LaMDA和PaLM。AI宪法章程的现状正如她说,AI模型内部的价值观和规则,以及测试它们的方法,往往由AI工程师和计算机科学家创建,他们是带有自己特定的世界观的。
Johnson还说,工程师们尝试解决AI模型的内部规则带有主观色彩的问题,但人性是混乱的、无法解决的。并且,据英国《金融时报》报道,有事实证明,制定AI宪法的方法并非万无一失。
今年7月,卡内基梅隆(Carnegie Mellon University)和旧金山AI安全中心的研究人员成功突破了,包括OpenAI的ChatGPT、谷歌的Bard、Anthropic的Claude在内的,所有领先的AI模型的防护栏。他们在恶意的请求的代码末尾添加了一系列随机字符,就成功绕过了模型的过滤器和基础宪法规则。
AI安全研究公司Conjecture的研究院兼首席执行官Connor Leahy说,当前的AI系统非常脆弱,以至于人们只需要使用一个越狱提示,它就会完全脱离轨道,并开始做完全相反的事情。
同时,还有研究人员认为,AI安全面临的最大挑战就是弄清AI的安全护栏是否真正起作用。AI模型是开放式的,它面向无数人来接收信息并回答问题,但AI模型内部的规则是有限的人群制定的,目前很难为AI的安全护栏进行有效评估。Amodei说,Anthropic正在研究如何利用AI本身进行更好的评估。
结语:科技公司试图增强AI自我约束能力,AI安全防护发展仍然滞后
随着AI技术出现在人们的视野以及科技公司商业化AI,从最初的机器学习到现在的生成式AI,这一技术正在不断拓展其能力和应用领域。伴随而来的就是一系列问题,例如使用AI是否安全?AI会不会提供错误信息或者有害信息?以及越来越强大的AI会不会被坏人利用?
从RLHF到“红队测试”,AI科技公司也在不断尝试各种方法来降低AI可能带来的负面影响,增强AI安全防护能力。现在,谷歌DeepMind、OpenAI、Anthropic等AI领域的领先公司也在通过制定AI宪法的方法,提升AI系统的自我约束能力,以确保其安全可靠性。
但据英国《金融时报》报道,RLHF和“红队测试”无法完全解决AI输出有害内容的问题,制定AI宪法的方法也存在主观色彩较强、难以为AI的安全护栏进行有效评估等问题,AI安全防护的发展相对于AI应用技术的发展,是比较滞后的。因此,我们将持续关注各大AI公司,了解他们未来会对AI安全防护方法做出怎样的更新。
来源:英国《金融时报》