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DeepSeek火爆全(quan)球，人人都用(yong)上了AI，但在专家看来(lai)，在这(zhe)一情况(kuang)下，大模型的安全(quan)问题和治理问题也变得更为迫(po)切。
“大模型存在诱导和欺(qi)骗行为怎么办？”“大模型失控(kong)了怎么办？”
在2025 GDC全(quan)球开发者先锋大会工作坊“安全(quan)超级(ji)智能”上，不少开发者和专业观(guan)众对(dui)AI安全(quan)提出担忧。
2025 GDC全(quan)球开发者先锋大会工作坊“安全(quan)超级(ji)智能”现场。
AI智能安全(quan)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(gou)——安全(quan)人工通用(yong)智能研究中心（The center for safe artificial general intelligence），希望能推动国内安全(quan)AGI的发展。2021年，朱小虎曾被麻省理工学院(yuan)生(sheng)命未来(lai)研究所邀请，以合作学者的身份专注于AI的风险研究和通用(yong)人工智能安全(quan)研究。
“现阶段(duan)的人工智能为人工混乱(luan)智能”，朱小虎告(gao)诉澎湃科(ke)技（www.thepaper.cn），在他看来(lai)，即便如DeepSeek、马斯克新发布的Grok3这(zhe)类大模型在深度(du)推理方面表(biao)现得非常优秀，但“并不安全(quan)。”
“你(ni)的AI大模型有可(ke)能会欺(qi)骗你(ni)。”朱小虎说。大模型具有“欺(qi)骗性价值对(dui)齐”（Deceptive value alignment）的情况(kuang)，这(zhe)种对(dui)齐以欺(qi)骗的方式获得，且不能反映AI的真实目标或意(yi)图(tu)的现象被称为“欺(qi)骗性价值对(dui)齐”。比如在训练阶段(duan)、推理阶段(duan)，模型对(dui)形成的上下文会形成一定的“欺(qi)骗性的对(dui)齐”，这(zhe)会影响很(hen)多用(yong)户比如老人和小孩的个人判断，还有对(dui)隐(yin)私(si)保护的侵犯等，这(zhe)也是模型不安全(quan)的一大方面。
如果想要建立一个安全(quan)、可(ke)靠、可(ke)控(kong)且可(ke)信的人机（技）协作环境，就(jiu)必须提出合理应对(dui)欺(qi)骗性价值对(dui)齐的有效(xiao)措施。
“现阶段(duan)只(zhi)能依(yi)靠技术手段(duan)去‘堵’而不是‘疏’。”朱小虎说，不过，目前的技术还无(wu)法完全(quan)解决这(zhe)些问题，因为投入在AI安全(quan)领域的精力、时间、金钱(qian)和资源远远不足。这(zhe)也是大模型落地行业待解的难题之一。
如何让AI变得更安全(quan)？2月22日，澎湃科(ke)技（www.thepaper.cn）和朱小虎聊了聊。
模型有“欺(qi)骗性对(dui)齐”的情况(kuang)，Grok3也不安全(quan)
澎湃科(ke)技：如何理解AI Safety这(zhe)一概(gai)念？
朱小虎：最早(zao)期AI安全(quan)分成了两个大类的概(gai)念，英文世界它有两个词来(lai)表(biao)达安全(quan)，Safety（安全(quan)性）和Security（安全(quan)防护、安保）。
Safety的概(gai)念比较宽泛，包括常提到的AI伦理方面也算是Safety的分支(zhi)，它更强调(diao)在早(zao)期阶段(duan)将“安全(quan)”考虑清楚，包括后期设计方法、建立相(xiang)应的保护措施、应用(yong)的方式。但Security从技术手段(duan)更强调(diao)模型的权(quan)重怎么保护、如何防止黑客攻(gong)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(xian)安全(quan)厂商他们其实强调(diao)在Security上的能力，大家对(dui)Safety的概(gai)念较为模糊。
澎湃科(ke)技：在你(ni)看来(lai)，现在AI大模型常见的风险有哪些？大模型技术最薄弱的环节、安全(quan)漏洞在哪里？
朱小虎：最严重的是现在大模型的“黑盒”特质（当人们输入一个数据，大模型就(jiu)能直接(jie)输出一个答案，但是它的运作机制却没人知道(dao)，我(wo)们称之为“黑盒”）。
大模型很(hen)多内在机制基于神经网络和深度(du)学习，比如通过梯度(du)下降等训练方式优化，但它内在的连接(jie)和权(quan)重目前缺乏有效(xiao)且可(ke)规(gui)模化的研究方法去理解。这(zhe)导致在使用(yong)大模型技术时，生(sheng)成的内容往(wang)往(wang)难以被用(yong)户完全(quan)理解。
这(zhe)种模型训练规(gui)模达到万亿级(ji)别(bie)的，它对(dui)于单个的研究人员、一个公司来(lai)说，都是一个非常棘手的任务。OpenAI花费了大量精力在模型调(diao)校和对(dui)齐（Alignment）领域，利用(yong)强化学习使模型行为符合人类价值观(guan)和伦理约(yue)束，让OpenAI能够(gou)在大规(gui)模推广(guang)前确(que)保模型的安全(quan)性。微(wei)软甚至Meta（原Facebook）等公司也曾推出了类似模型，但因为模型在当时出现了不可(ke)控(kong)的负面效(xiao)果后暂停。
大模型本身除了不可(ke)解释性之外，架构(gou)还容易受到外界干扰。比如，恶意(yi)使用(yong)或黑客攻(gong)击可(ke)能导致模型在应用(yong)场景中产生(sheng)不安全(quan)的扩散效(xiao)应。这(zhe)些问题进一步加剧了大模型在实际(ji)应用(yong)中的安全(quan)风险。
澎湃科(ke)技：对(dui)企业和用(yong)户来(lai)说，不安全(quan)的模型会有怎样的影响？
朱小虎：“不安全(quan)的模型”其实是一个模型的特质，一些研究人员包括Anthropic PBC，（一家美国的人工智能初创企业和公益公司）也非常重视安全(quan)，他们在研究过程中发现模型具有“欺(qi)骗性对(dui)齐”（Deceptive element）的情况(kuang)。比如在训练阶段(duan)、推理阶段(duan)，模型对(dui)形成的上下文会形成一定的“欺(qi)骗性的对(dui)齐”，它可(ke)以欺(qi)骗人。这(zhe)导致在大规(gui)模部署的时候，会影响很(hen)多用(yong)户比如老人和小孩的个人判断，还有对(dui)隐(yin)私(si)保护的侵犯等，这(zhe)也是模型不安全(quan)的一大方面。
投入在AI安全(quan)领域的精力、时间、金钱(qian)和资源远远不足
澎湃科(ke)技：在你(ni)的观(guan)察中，现在大模型哪些做得安全(quan)？
朱小虎：即便马斯克刚发布的Grok3、DeepSeeK也并不是百分百安全(quan)，它还具有欺(qi)骗性和诱导性。虽(sui)然这(zhe)类大模型的目标是实现AGI，但模型非常不安全(quan)，会衍(yan)生(sheng)出很(hen)多问题需要大家解决。不安全(quan)的地方在于比如模型可(ke)能会被诱导输出一些暴(bao)力、危害性信息，甚至一些少儿(er)不宜的内容。这(zhe)是大模型本身固(gu)有的问题，所以需要大量内容审查和过滤，现在只(zhi)能通过技术手段(duan)“堵”而不是“疏”。
目前的技术还无(wu)法完全(quan)解决这(zhe)些问题，因为投入在AI安全(quan)领域的精力、时间、金钱(qian)和资源远远不足。加州大学伯克利分校的一位核安全(quan)专家曾提到，核领域的安全(quan)投入与核能力开发的比例是7:1。相(xiang)比之下，AI安全(quan)需要投入更多资源来(lai)确(que)保安全(quan)性。
这(zhe)些也是大模型落地行业待解的难题之一。技术本身没有善恶，但现在技术让AI产生(sheng)了价值观(guan)，因为训练大模型都是来(lai)自人类的数据，不管是正面或是负面，都可(ke)能产生(sheng)危害。
澎湃科(ke)技：现在AI深度(du)伪(wei)造技术能逼真到什么阶段(duan)？普通用(yong)户该如何辨别(bie)？
朱小虎：深度(du)伪(wei)造（DeepFake）近几年确(que)实在持续不断地发展，随着AI技术的增强，它的精细度(du)会逐渐增强。很(hen)多时候普通用(yong)户比如年纪较大的还有小孩没有办法辨别(bie)。对(dui)模型企业来(lai)说，很(hen)多做的模型附带一些水印，这(zhe)是防范AI深度(du)伪(wei)造的技术手段(duan)之一，不过这(zhe)只(zhi)是初步的技术方案。
澎湃科(ke)技：你(ni)认为现在谈论AI治理和AI安全(quan)，为时过早(zao)吗？
朱小虎：之前我(wo)认为这(zhe)个问题并不紧迫(po)，但今年，特别(bie)是DeepSeek产生(sheng)全(quan)球影响后，安全(quan)问题和治理问题变得非常急迫(po)。过去，大家可(ke)能一直在缓慢(man)探索治理和安全(quan)的策(ce)略，但现在进入了一个新阶段(duan)，即开放式的人工智能治理。过去，许多AI技术隐(yin)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，主要是防止技术扩散。
但现在，OpenAI和DeepSeek的发展激发了大家对(dui)开源生(sheng)态的渴望，所以出现了许多实验和开源项目。全(quan)球的企业和高校都在推动开源AI或AGI的发展，这(zhe)已(yi)成为一个明(ming)显的趋势(shi)。在这(zhe)一过程中，需要从技术角度(du)进行革新，构(gou)建新的框架或平台。这(zhe)不是单个公司、群(qun)体或政府能够(gou)独立完成的，而是需要全(quan)社(she)会的参与，从不同(tong)层(ceng)面引入合理的方式，通盘考虑并推进。
澎湃科(ke)技：在你(ni)看来(lai)，一个安全(quan)的大模型应该是怎样的？
朱小虎：目前还没有出现一个非常好的安全(quan)模型。这(zhe)是一个需要磨合的过程，未来(lai)可(ke)能会有新的研究机构(gou)出现来(lai)解决这(zhe)些问题，因为安全(quan)性风险将很(hen)快成为现实问题。
目前我(wo)们主要追求(qiu)的是需要模型“可(ke)证明(ming)安全(quan)”，这(zhe)是非常严格的要求(qiu)，但从长(chang)远来(lai)看是最可(ke)行的路径。现阶段(duan)我(wo)们都是通过实验和评估不断测试和改(gai)进，逐步逼近目标。