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DeepSeek火爆全球，人人都用上了AI，但在专家看来，在这一情况下(xia)，大模型的安(an)全问题和(he)治理问题也变得更为迫切。
“大模型存在诱导和(he)欺(qi)骗(pian)行为怎么(me)办(ban)？”“大模型失控了怎么(me)办(ban)？”
在2025 GDC全球开发(fa)者先锋大会工作坊(fang)“安(an)全超(chao)级(ji)智能”上，不少开发(fa)者和(he)专业观众对AI安(an)全提出担忧。
2025 GDC全球开发(fa)者先锋大会工作坊(fang)“安(an)全超(chao)级(ji)智能”现场(chang)。
AI智能安(an)全研究员朱小虎是(shi)此(ci)次(ci)工作坊(fang)的负(fu)责人，2019年他在上海(hai)成立了一个非营利机构——安(an)全人工通用智能研究中心（The center for safe artificial general intelligence），希望能推动国内安(an)全AGI的发(fa)展。2021年，朱小虎曾被麻省理工学院生(sheng)命(ming)未来研究所邀请，以合作学者的身份专注于AI的风险研究和(he)通用人工智能安(an)全研究。
“现阶(jie)段的人工智能为人工混乱智能”，朱小虎告诉澎湃科技(ji)（www.thepaper.cn），在他看来，即便(bian)如DeepSeek、马(ma)斯克新发(fa)布的Grok3这类(lei)大模型在深度推理方面表现得非常优秀，但“并不安(an)全。”
“你(ni)的AI大模型有可能会欺(qi)骗(pian)你(ni)。”朱小虎说。大模型具有“欺(qi)骗(pian)性(xing)价值对齐(qi)”（Deceptive value alignment）的情况，这种对齐(qi)以欺(qi)骗(pian)的方式获得，且不能反映AI的真实目标或意图的现象被称(cheng)为“欺(qi)骗(pian)性(xing)价值对齐(qi)”。比(bi)如在训练(lian)阶(jie)段、推理阶(jie)段，模型对形成的上下(xia)文会形成一定的“欺(qi)骗(pian)性(xing)的对齐(qi)”，这会影响很多用户比(bi)如老人和(he)小孩的个人判断，还有对隐私保护的侵犯等，这也是(shi)模型不安(an)全的一大方面。
如果想要建立一个安(an)全、可靠、可控且可信(xin)的人机（技(ji)）协作环(huan)境，就必须提出合理应对欺(qi)骗(pian)性(xing)价值对齐(qi)的有效措施(shi)。
“现阶(jie)段只能依靠技(ji)术(shu)手段去‘堵’而不是(shi)‘疏’。”朱小虎说，不过，目前的技(ji)术(shu)还无法完全解决这些(xie)问题，因为投入在AI安(an)全领域的精力、时间、金钱和(he)资(zi)源(yuan)远远不足。这也是(shi)大模型落地行业待解的难题之一。
如何让AI变得更安(an)全？2月22日，澎湃科技(ji)（www.thepaper.cn）和(he)朱小虎聊(liao)了聊(liao)。
模型有“欺(qi)骗(pian)性(xing)对齐(qi)”的情况，Grok3也不安(an)全
澎湃科技(ji)：如何理解AI Safety这一概念？
朱小虎：最早期AI安(an)全分成了两个大类(lei)的概念，英文世(shi)界它有两个词(ci)来表达安(an)全，Safety（安(an)全性(xing)）和(he)Security（安(an)全防护、安(an)保）。
Safety的概念比(bi)较宽泛，包括常提到的AI伦理方面也算是(shi)Safety的分支，它更强调在早期阶(jie)段将“安(an)全”考虑清(qing)楚，包括后期设计方法、建立相应的保护措施(shi)、应用的方式。但Security从技(ji)术(shu)手段更强调模型的权重怎么(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(an)全厂商他们其实强调在Security上的能力，大家对Safety的概念较为模糊。
澎湃科技(ji)：在你(ni)看来，现在AI大模型常见的风险有哪些(xie)？大模型技(ji)术(shu)最薄弱的环(huan)节、安(an)全漏洞在哪里？
朱小虎：最严重的是(shi)现在大模型的“黑盒”特质(zhi)（当人们输入一个数据，大模型就能直接(jie)输出一个答案，但是(shi)它的运作机制却没人知道，我们称(cheng)之为“黑盒”）。
大模型很多内在机制基于神经网络和(he)深度学习，比(bi)如通过梯(ti)度下(xia)降等训练(lian)方式优化(hua)，但它内在的连接(jie)和(he)权重目前缺乏有效且可规模化(hua)的研究方法去理解。这导致在使用大模型技(ji)术(shu)时，生(sheng)成的内容往(wang)往(wang)难以被用户完全理解。
这种模型训练(lian)规模达到万亿级(ji)别的，它对于单个的研究人员、一个公司来说，都是(shi)一个非常棘手的任务(wu)。OpenAI花费了大量精力在模型调校和(he)对齐(qi)（Alignment）领域，利用强化(hua)学习使模型行为符合人类(lei)价值观和(he)伦理约束，让OpenAI能够在大规模推广前确保模型的安(an)全性(xing)。微软甚至Meta（原Facebook）等公司也曾推出了类(lei)似模型，但因为模型在当时出现了不可控的负(fu)面效果后暂停。
大模型本身除了不可解释(shi)性(xing)之外，架构还容易受到外界干(gan)扰(rao)。比(bi)如，恶意使用或黑客攻击可能导致模型在应用场(chang)景中产生(sheng)不安(an)全的扩散效应。这些(xie)问题进一步(bu)加剧了大模型在实际应用中的安(an)全风险。
澎湃科技(ji)：对企业和(he)用户来说，不安(an)全的模型会有怎样的影响？
朱小虎：“不安(an)全的模型”其实是(shi)一个模型的特质(zhi)，一些(xie)研究人员包括Anthropic PBC，（一家美国的人工智能初创企业和(he)公益公司）也非常重视安(an)全，他们在研究过程(cheng)中发(fa)现模型具有“欺(qi)骗(pian)性(xing)对齐(qi)”（Deceptive element）的情况。比(bi)如在训练(lian)阶(jie)段、推理阶(jie)段，模型对形成的上下(xia)文会形成一定的“欺(qi)骗(pian)性(xing)的对齐(qi)”，它可以欺(qi)骗(pian)人。这导致在大规模部署的时候，会影响很多用户比(bi)如老人和(he)小孩的个人判断，还有对隐私保护的侵犯等，这也是(shi)模型不安(an)全的一大方面。
投入在AI安(an)全领域的精力、时间、金钱和(he)资(zi)源(yuan)远远不足
澎湃科技(ji)：在你(ni)的观察中，现在大模型哪些(xie)做得安(an)全？
朱小虎：即便(bian)马(ma)斯克刚发(fa)布的Grok3、DeepSeeK也并不是(shi)百分百安(an)全，它还具有欺(qi)骗(pian)性(xing)和(he)诱导性(xing)。虽然这类(lei)大模型的目标是(shi)实现AGI，但模型非常不安(an)全，会衍生(sheng)出很多问题需要大家解决。不安(an)全的地方在于比(bi)如模型可能会被诱导输出一些(xie)暴力、危害性(xing)信(xin)息，甚至一些(xie)少儿不宜的内容。这是(shi)大模型本身固有的问题，所以需要大量内容审查(cha)和(he)过滤，现在只能通过技(ji)术(shu)手段“堵”而不是(shi)“疏”。
目前的技(ji)术(shu)还无法完全解决这些(xie)问题，因为投入在AI安(an)全领域的精力、时间、金钱和(he)资(zi)源(yuan)远远不足。加州大学伯(bo)克利分校的一位核安(an)全专家曾提到，核领域的安(an)全投入与核能力开发(fa)的比(bi)例是(shi)7:1。相比(bi)之下(xia)，AI安(an)全需要投入更多资(zi)源(yuan)来确保安(an)全性(xing)。
这些(xie)也是(shi)大模型落地行业待解的难题之一。技(ji)术(shu)本身没有善(shan)恶，但现在技(ji)术(shu)让AI产生(sheng)了价值观，因为训练(lian)大模型都是(shi)来自人类(lei)的数据，不管是(shi)正面或是(shi)负(fu)面，都可能产生(sheng)危害。
澎湃科技(ji)：现在AI深度伪造技(ji)术(shu)能逼真到什么(me)阶(jie)段？普通用户该如何辨别？
朱小虎：深度伪造（DeepFake）近几年确实在持续不断地发(fa)展，随着AI技(ji)术(shu)的增(zeng)强，它的精细度会逐渐增(zeng)强。很多时候普通用户比(bi)如年纪(ji)较大的还有小孩没有办(ban)法辨别。对模型企业来说，很多做的模型附带一些(xie)水印，这是(shi)防范AI深度伪造的技(ji)术(shu)手段之一，不过这只是(shi)初步(bu)的技(ji)术(shu)方案。
澎湃科技(ji)：你(ni)认为现在谈论AI治理和(he)AI安(an)全，为时过早吗？
朱小虎：之前我认为这个问题并不紧迫，但今年，特别是(shi)DeepSeek产生(sheng)全球影响后，安(an)全问题和(he)治理问题变得非常急迫。过去，大家可能一直在缓慢探索治理和(he)安(an)全的策略，但现在进入了一个新阶(jie)段，即开放式的人工智能治理。过去，许多AI技(ji)术(shu)隐藏在公司或高校背后，例如OpenAI、Google DeepMind、Anthropic等，他们的许多内容并未公开，主要是(shi)防止技(ji)术(shu)扩散。
但现在，OpenAI和(he)DeepSeek的发(fa)展激发(fa)了大家对开源(yuan)生(sheng)态的渴望，所以出现了许多实验和(he)开源(yuan)项(xiang)目。全球的企业和(he)高校都在推动开源(yuan)AI或AGI的发(fa)展，这已成为一个明显的趋势。在这一过程(cheng)中，需要从技(ji)术(shu)角度进行革新，构建新的框架或平台。这不是(shi)单个公司、群体(ti)或政府能够独立完成的，而是(shi)需要全社会的参与，从不同层面引入合理的方式，通盘(pan)考虑并推进。
澎湃科技(ji)：在你(ni)看来，一个安(an)全的大模型应该是(shi)怎样的？
朱小虎：目前还没有出现一个非常好的安(an)全模型。这是(shi)一个需要磨合的过程(cheng)，未来可能会有新的研究机构出现来解决这些(xie)问题，因为安(an)全性(xing)风险将很快成为现实问题。
目前我们主要追求的是(shi)需要模型“可证明安(an)全”，这是(shi)非常严格的要求，但从长(chang)远来看是(shi)最可行的路径。现阶(jie)段我们都是(shi)通过实验和(he)评(ping)估(gu)不断测试和(he)改(gai)进，逐步(bu)逼近目标。