作者：钱立富 来源：IT时报

“百模大战”，战火熊熊！

(资料图片)

在刚刚结束的2023世界人工智能大会上，“大模型”无疑是顶流“网红”，，多家企业展示了通用大模型、工业领域大模型、专业类大模型等，探讨如何加速大模型商业化落地。

但在人工智能以及大模型技术迅速发展的同时，安全是不得不思考的问题。

在2023世界人工智能大会举行前几周，马斯克又一次表示：“人工智能对公众存在风险，必须得到监管。”而在7月5日，OpenAI在官网发布博客，表示计划投入更多资源并成立新的研究团队，研究如何确保人工智能对人类的安全性，最终实现用人工智能来监督人工智能，并提出了新概念「自动对齐研究员」。

无独有偶，记者从2023WAIC世界人工智能大会上了解到，一家名为RealAI的国内安全通用人工智能企业已经将“自动对齐研究员”这一人工智能安全提升方法落地了。

7月7日，清华大学人工智能研究院孵化企业瑞莱智慧RealAI在2023WAIC上发布了全新人工智能安全平台，该平台功能与OpenAI提出的“自动对齐研究员”类似，通过自动化的训练方法优化大模型，以期在通用人工智能加速赋能人类社会的同时，为人类筑起抵御人工智能威胁的安全之盾。

瑞莱智慧RealAI联合创始人、算法科学家萧子豪

“双刃剑”制约大模型落地

和所有通用目的技术一样，自人工智能诞生的那一刻起，创造技术的力量和控制技术的力量就存在不对等。新技术必然会带来新的安全问题，这正是技术两面性。大模型亦是如此，尽管它的强大已让人类瞥见了通用人工智能的曙光，但也让众多学界、业界人士心生忧惧。前不久，就有全球400多位专家发布联名公开信，警告人工智能发展速度过快，缺乏监管，可能会危及人类生存。

他们的担忧并非危言耸听。近段时间以来，关于大模型的安全隐患屡见不鲜，例如：机密文件被泄露、添加无意义的字符后模型竟给出完全相反的回答、输出违法有害内容、隐含对某些人类社群的偏见和歧视等等。

这一新兴技术带来的风险，已经引起世界各国的高度关注。国家互联网信息办公室4月11日起草《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》公开征求意见；欧盟于6月14日投票通过了《人工智能法案》，以期法律法规引领技术向好向善发展。

瑞莱智慧联合创始人、算法科学家萧子豪认为，大模型“落地难”的本质在于，当前仍处于“野蛮生长”阶段，还没有找到场景、风险和规范三者之间的平衡点。而在探寻这一平衡点的过程中，缺少易用和标准化的工具，即在技术层面上缺乏有力抓手，能够科学评判大模型在场景中能否同时满足规范和低风险，且能够进一步定位问题并给出优化建议，助力模型上线运行。

用“魔法”打败“魔法”

2023世界人工智能大会上，瑞莱智慧正式发布人工智能安全平台版本。它是集成主流及RealAI独有的世界领先的安全评测技术，能够提供端到端的模型安全性测评解决方案，解决当前通用大模型安全风险难以审计的痛点问题。

相较上一版本，新增了对通用大模型的评测，在评测维度上，它已覆盖数据安全、认知任务、通用模型特有漏洞、滥用场景等近70个评测维度，全方位多维度地评测通用大模型的性能，且未来还会持续扩增测评维度的数量。

“评测只是手段，帮助通用大模型提升其自身安全性才是核心目的。”萧子豪说，不能因为对于被技术反噬的担忧就止步不前，创造新技术和控制技术危害应该同步进行，“瑞莱智慧的办法是，从源头上找到症结，再用‘魔法’打败‘魔法’。”

如果将人工智能模型比作“引擎”，数据则是模型的“燃料”。可以说，数据集质量直接影响模型的内生安全。因此，内部集成了多个自研模型和专家论证高质量数据集，来帮助用户修复模型中的问题。

对黑盒不可解释的通用大模型，自研红队对抗模型取代人工设计问题，显著提升攻击成功率和样本多样性。也就是说，该模型数据集中，不仅包含了自有数据集，还包含了模型自生成的数据，无论是从数据质量还是数据规模上都可圈可点，因此它能够自动化地挖掘出更多的漏洞，真正从源头上缓解安全问题。 教练模型则通过对被测大模型进行多轮次的提问-回答训练，并以训练好的评分模型对问答结果进行评分，再将评分结果反馈给大模型，使其不断强化学习到好坏答案的要点及区别，直至问答能力逐步迭代至最优。除了定制化的训练框架，教练模型理想的模型效果还得益于夯实的数据基础，瑞莱智慧自有数据集经过数十位价值观领域的专家论证，以确保输入的数据无误，质量高且领域多元，未来也将持续更新补充。

萧子豪透露：“这些技术，都是基于自研多模态大模型底座实现的。”

瑞莱智慧人工智能安全平台通用大模型测评及优化工作流程

用人类智慧驾驭人工智能

除了可提升生成式大模型安全性的，瑞莱智慧此次还带来了能够防范生成式人工智能恶意滥用的。据悉，DeepReal此前名为深度伪造内容检测平台，现已正式更名为生成式人工智能内容检测平台，因为它除了能够检测Deepfake内容，还新增两个功能模块，可以检测Diffusion、LLM这两类新方法生成的数据，支持对图像、视频、音频、文本进行是否伪造的检测。应用场景包括打击网络诈骗和声誉侵害行为、检测网络内容合规性、检测音视频物证真实性等，可对生成式人工智能技术滥用行为进行管控和治理。

自2018年成立以来，瑞莱智慧就致力于研究和发展安全可控的第三代人工智能技术，建立通用AI模型能力和人工智能安全能力：通过通用人工智能模型来适应各类复杂的智能应用场景和任务；并通过人工智能安全能力，真正使AI造福人类整体利益。

瑞莱智慧坚持源头创新和底层研究，在生成式人工智能等领域不断发表世界领先科研成果。成立以来，瑞莱智慧研发团队核心成员在人工智能领域顶会上发表论文数百篇，多次在国际测评和竞赛中斩获冠军，获得授权专利100余项。同时，瑞莱智慧积极推动行业规范化，累计参与30余项国家标准、行业标准制定。此外，瑞莱智慧已与网信办、工信部、公安部及下属多家单位展开深入的项目合作。

“从古至今，技术始终都是一把‘双刃剑’。通用人工智能的时代必将到来，如何让人工智能扬长避短，如何用人类智慧驾驭人工智能，是从业者的一道长久课题。”萧子豪说，这也是瑞莱智慧一直努力的方向。未来，将在保障通用大模型和专有模型安全、可靠、可控上，发挥强大作用。瑞莱智慧也将持续迭代技术、打磨产品，以确保在这场人工智能安全“攻防战”中始终立于不败之地，将人工智能的两面性这一“关键变量”，转化为高质量发展的“最大增量”。

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