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DeepSeek火爆(bao)全球，人人都用上了AI，但(dan)在专家看来，在这一情况下(xia)，大模型(xing)的安全问题和治理(li)问题也变得更为(wei)迫切。
“大模型(xing)存在诱导(dao)和欺(qi)骗行为(wei)怎么(me)办？”“大模型(xing)失控了怎么(me)办？”
在2025 GDC全球开(kai)发者先锋大会(hui)工作坊“安全超(chao)级智能”上，不少开(kai)发者和专业观众对(dui)AI安全提出担忧。
2025 GDC全球开(kai)发者先锋大会(hui)工作坊“安全超(chao)级智能”现场。
AI智能安全研究员朱小虎是此次工作坊的负责人，2019年他在上海成立了一个非营利机构——安全人工通(tong)用智能研究中心(xin)（The center for safe artificial general intelligence），希望能推(tui)动国内安全AGI的发展。2021年，朱小虎曾被麻(ma)省理(li)工学院生命未来研究所邀(yao)请(qing)，以合作学者的身(shen)份专注(zhu)于AI的风险研究和通(tong)用人工智能安全研究。
“现阶段的人工智能为(wei)人工混乱智能”，朱小虎告诉澎湃科技（www.thepaper.cn），在他看来，即(ji)便如DeepSeek、马(ma)斯克新发布的Grok3这类(lei)大模型(xing)在深度推(tui)理(li)方面表(biao)现得非常优秀(xiu)，但(dan)“并不安全。”
“你的AI大模型(xing)有可(ke)能会(hui)欺(qi)骗你。”朱小虎说。大模型(xing)具(ju)有“欺(qi)骗性价值对(dui)齐”（Deceptive value alignment）的情况，这种对(dui)齐以欺(qi)骗的方式获得，且不能反映AI的真实目标或(huo)意图(tu)的现象被称(cheng)为(wei)“欺(qi)骗性价值对(dui)齐”。比如在训练阶段、推(tui)理(li)阶段，模型(xing)对(dui)形成的上下(xia)文会(hui)形成一定的“欺(qi)骗性的对(dui)齐”，这会(hui)影响很多用户比如老人和小孩的个人判断(duan)，还有对(dui)隐私保护的侵犯等，这也是模型(xing)不安全的一大方面。
如果想要建立一个安全、可(ke)靠、可(ke)控且可(ke)信的人机（技）协作环境，就必须提出合理(li)应对(dui)欺(qi)骗性价值对(dui)齐的有效措施。
“现阶段只能依靠技术手段去‘堵’而不是‘疏’。”朱小虎说，不过(guo)，目前的技术还无法完全解决这些问题，因为(wei)投入在AI安全领域的精力、时间、金钱和资(zi)源远远不足。这也是大模型(xing)落地行业待解的难题之一。
如何让AI变得更安全？2月22日(ri)，澎湃科技（www.thepaper.cn）和朱小虎聊了聊。
模型(xing)有“欺(qi)骗性对(dui)齐”的情况，Grok3也不安全
澎湃科技：如何理(li)解AI Safety这一概念？
朱小虎：最早期(qi)AI安全分成了两个大类(lei)的概念，英文世界它有两个词(ci)来表(biao)达安全，Safety（安全性）和Security（安全防护、安保）。
Safety的概念比较宽泛，包(bao)括常提到的AI伦理(li)方面也算(suan)是Safety的分支，它更强调在早期(qi)阶段将“安全”考虑清(qing)楚，包(bao)括后期(qi)设计(ji)方法、建立相(xiang)应的保护措施、应用的方式。但(dan)Security从技术手段更强调模型(xing)的权重怎么(me)保护、如何防止黑客攻击等。Safety更需要大家深入地思考找出实践的路径，目前国内的一线安全厂(chang)商他们其实强调在Security上的能力，大家对(dui)Safety的概念较为(wei)模糊。
澎湃科技：在你看来，现在AI大模型(xing)常见的风险有哪些？大模型(xing)技术最薄弱的环节、安全漏洞在哪里？
朱小虎：最严重的是现在大模型(xing)的“黑盒”特质（当人们输入一个数据(ju)，大模型(xing)就能直接输出一个答案，但(dan)是它的运作机制却没(mei)人知道(dao)，我们称(cheng)之为(wei)“黑盒”）。
大模型(xing)很多内在机制基于神经网络和深度学习，比如通(tong)过(guo)梯度下(xia)降等训练方式优化，但(dan)它内在的连接和权重目前缺乏有效且可(ke)规模化的研究方法去理(li)解。这导(dao)致在使用大模型(xing)技术时，生成的内容往往难以被用户完全理(li)解。
这种模型(xing)训练规模达到万(wan)亿级别(bie)的，它对(dui)于单个的研究人员、一个公(gong)司(si)来说，都是一个非常棘手的任务。OpenAI花费了大量精力在模型(xing)调校和对(dui)齐（Alignment）领域，利用强化学习使模型(xing)行为(wei)符合人类(lei)价值观和伦理(li)约束，让OpenAI能够(gou)在大规模推(tui)广前确(que)保模型(xing)的安全性。微软甚至Meta（原(yuan)Facebook）等公(gong)司(si)也曾推(tui)出了类(lei)似模型(xing)，但(dan)因为(wei)模型(xing)在当时出现了不可(ke)控的负面效果后暂(zan)停。
大模型(xing)本身(shen)除了不可(ke)解释性之外，架构还容易受到外界干扰。比如，恶意使用或(huo)黑客攻击可(ke)能导(dao)致模型(xing)在应用场景中产生不安全的扩(kuo)散效应。这些问题进一步加剧了大模型(xing)在实际(ji)应用中的安全风险。
澎湃科技：对(dui)企业和用户来说，不安全的模型(xing)会(hui)有怎样(yang)的影响？
朱小虎：“不安全的模型(xing)”其实是一个模型(xing)的特质，一些研究人员包(bao)括Anthropic PBC，（一家美国的人工智能初创(chuang)企业和公(gong)益公(gong)司(si)）也非常重视安全，他们在研究过(guo)程(cheng)中发现模型(xing)具(ju)有“欺(qi)骗性对(dui)齐”（Deceptive element）的情况。比如在训练阶段、推(tui)理(li)阶段，模型(xing)对(dui)形成的上下(xia)文会(hui)形成一定的“欺(qi)骗性的对(dui)齐”，它可(ke)以欺(qi)骗人。这导(dao)致在大规模部署的时候，会(hui)影响很多用户比如老人和小孩的个人判断(duan)，还有对(dui)隐私保护的侵犯等，这也是模型(xing)不安全的一大方面。
投入在AI安全领域的精力、时间、金钱和资(zi)源远远不足
澎湃科技：在你的观察中，现在大模型(xing)哪些做得安全？
朱小虎：即(ji)便马(ma)斯克刚发布的Grok3、DeepSeeK也并不是百(bai)分百(bai)安全，它还具(ju)有欺(qi)骗性和诱导(dao)性。虽然这类(lei)大模型(xing)的目标是实现AGI，但(dan)模型(xing)非常不安全，会(hui)衍生出很多问题需要大家解决。不安全的地方在于比如模型(xing)可(ke)能会(hui)被诱导(dao)输出一些暴力、危害性信息，甚至一些少儿(er)不宜的内容。这是大模型(xing)本身(shen)固有的问题，所以需要大量内容审查和过(guo)滤(lu)，现在只能通(tong)过(guo)技术手段“堵”而不是“疏”。
目前的技术还无法完全解决这些问题，因为(wei)投入在AI安全领域的精力、时间、金钱和资(zi)源远远不足。加州大学伯克利分校的一位(wei)核安全专家曾提到，核领域的安全投入与(yu)核能力开(kai)发的比例是7:1。相(xiang)比之下(xia)，AI安全需要投入更多资(zi)源来确(que)保安全性。
这些也是大模型(xing)落地行业待解的难题之一。技术本身(shen)没(mei)有善(shan)恶，但(dan)现在技术让AI产生了价值观，因为(wei)训练大模型(xing)都是来自人类(lei)的数据(ju)，不管是正(zheng)面或(huo)是负面，都可(ke)能产生危害。
澎湃科技：现在AI深度伪造技术能逼(bi)真到什么(me)阶段？普(pu)通(tong)用户该如何辨(bian)别(bie)？
朱小虎：深度伪造（DeepFake）近几年确(que)实在持续不断(duan)地发展，随着AI技术的增强，它的精细(xi)度会(hui)逐渐增强。很多时候普(pu)通(tong)用户比如年纪较大的还有小孩没(mei)有办法辨(bian)别(bie)。对(dui)模型(xing)企业来说，很多做的模型(xing)附带一些水印，这是防范(fan)AI深度伪造的技术手段之一，不过(guo)这只是初步的技术方案。
澎湃科技：你认为(wei)现在谈论AI治理(li)和AI安全，为(wei)时过(guo)早吗？
朱小虎：之前我认为(wei)这个问题并不紧迫，但(dan)今年，特别(bie)是DeepSeek产生全球影响后，安全问题和治理(li)问题变得非常急迫。过(guo)去，大家可(ke)能一直在缓慢探索治理(li)和安全的策略，但(dan)现在进入了一个新阶段，即(ji)开(kai)放式的人工智能治理(li)。过(guo)去，许多AI技术隐藏在公(gong)司(si)或(huo)高校背后，例如OpenAI、Google DeepMind、Anthropic等，他们的许多内容并未公(gong)开(kai)，主要是防止技术扩(kuo)散。
但(dan)现在，OpenAI和DeepSeek的发展激(ji)发了大家对(dui)开(kai)源生态的渴望，所以出现了许多实验和开(kai)源项目。全球的企业和高校都在推(tui)动开(kai)源AI或(huo)AGI的发展，这已成为(wei)一个明显的趋势。在这一过(guo)程(cheng)中，需要从技术角度进行革新，构建新的框架或(huo)平台。这不是单个公(gong)司(si)、群体或(huo)政府能够(gou)独立完成的，而是需要全社会(hui)的参与(yu)，从不同层面引入合理(li)的方式，通(tong)盘考虑并推(tui)进。
澎湃科技：在你看来，一个安全的大模型(xing)应该是怎样(yang)的？
朱小虎：目前还没(mei)有出现一个非常好(hao)的安全模型(xing)。这是一个需要磨合的过(guo)程(cheng)，未来可(ke)能会(hui)有新的研究机构出现来解决这些问题，因为(wei)安全性风险将很快成为(wei)现实问题。
目前我们主要追求的是需要模型(xing)“可(ke)证明安全”，这是非常严格的要求，但(dan)从长远来看是最可(ke)行的路径。现阶段我们都是通(tong)过(guo)实验和评估不断(duan)测试和改进，逐步逼(bi)近目标。