大模型进入大众视野不超过1年，对安全提出了怎样的挑战？中国科学院院士何积丰形容他感觉是“生活在早期的黑暗丛林里，感觉到处都埋伏着风险却又看不清”的状态。

今天开幕的2023 INCLUSION·外滩大会上，何积丰指出了大模型安全与原有的AI安全的本质区别，它不仅展示出了通用人工智能的能力，而且迅速深入到社会生产生活的各个场景中，可谓“无孔不入”。AI的发展因此带来了新的安全隐私问题，如何解决这一隐患，中国科学院院士何积丰开出了他的“药方”：利用对齐技术为大模型戴上“紧箍咒”。

何积丰认为，大模型的安全问题主要是在未经同意的情况下，收集、使用和泄露个人信息。隐私问题既可能发生在训练过程，也可能发生在使用过程中，还会让使用者面临“要么失去隐私，要么失去服务”的两难，不仅如此，大模型的生成能力则让“隐私泄露”的方式变得多样化，造成隐私保护更加困难。

“为了应对这些问题，我们需要大模型对齐技术。”何积丰说，“对齐（alignment）”是指系统的目标和人类价值观一致，使其符合设计者的利益和预期，不会产生意外的有害后果。“如果把人工智能看作西游记里的孙悟空，‘对齐’就是唐僧的紧箍咒。有了紧箍咒，就可以保证技术不会任意使用能力胡作非为。”

不过，对齐技术同样面临挑战。首先，对齐的基础，人类的价值观是多元且动态变化的，需要保证大模型为人服务、与人为善；其次，大模型的有用性与无害性之间目标也不完全一致。如何对错误进行有效纠正，设好大模型的“紧箍咒”也是挑战。因此，对齐技术已经成为了一项令人眼花缭乱的跨学科研究，不仅考验技术，也审视文化。

何积丰介绍，反馈强化学习是实现对齐的技术途径，目前有两种方式，一种方式是通过人工反馈给模型不同的奖励信号，引导模型的高质量输出；另一种方式，事先给大模型提供明确的原则，系统自动训练模型对所有生成的输出结果提供初始排序。“这意味着，不仅智能系统需要向人类价值观对齐，人类的训练方法也要向价值观对齐。”何积丰说。

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