汽车爆炸现场画面，外媒视频截图
这并非科幻电影桥段，而是 AI 安全风险正在文明身边真实上演的缩影。着名 AI 投资人 Rob Toews 在《福布斯》专栏猜测，2025 年我们将迎来「第一起真实的 AI 安全变乱」。
我们已经开始和另一种智能生命一起生存了，RobToews 写道，它跟人一样任性难测，且具有欺骗性。
巧的是，另份奇怪出炉的行业猜测也指向同一题目。北京智源研究院在 2025 十大 AI 技术趋势中描绘了从础研究到应用落地再到 AI 安全的完整图景。值得划重点的是，AI 安全作为一个独立的技术赛道，被智源评为第十个趋势： 模型本领提升与风险预防并重，AI 安全治理体系持续完善。
报告点评道：作为复杂系统，大模型的 Scaling 带来了涌现，但复杂系统特有的涌现结果不可猜测、循环反馈等特有属性也对传统工程的安全防护机制带来了挑衅。基础模型在自主决策上的持续进步带来了潜在的失控风险，如何引入新的技术监管方法，如何在人工监管上平衡行业发展和风险管控？这对参与 AI 的各方来说，都是一个值得持续探讨的议题。 AI 大模型安全，水深流急
Deceptive Delight 攻击示例，泉源Palo Alto Networks
Anthropic 的最新研究更是发现，大语言模型居然学会了「伪装对齐」。
更令人担忧的是大模型在行业领域的体现。大模型在通用对话中体现流畅，清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构连合撰写的《大模型安全实践（ 2024 ）》白皮书指出，在金融、医疗等对模型输出专业性、正确性要求极高领域的应用却面临严峻挑衅，包括严重幻觉、缺乏复杂推理本领。
猜测 2025 年，智源研究院猜测 Agentic AI 将成为大模型应用的重要形态，这些具备更强自主性的智能体将深度融入工作与生存，也加剧了系统失控的风险。
试想一下，未来两到三年内，我们可能生存在一个每个人都有数十或数百名代理为我们工作的世界，安全基础设施的建设变得尤为紧张，谁来提供这些安全基础设施？如何管理这些 AI 代理？如何确保它们不会失控？
当前的大模型安全评测重要聚焦内容安全，对于智能体这类复杂应用架构和未来 AGI 的安全评估体系仍显不敷。
AI 安全风险的另一大泉源是「衍生安全题目」，随着 AI 滥用引发其他领域的一些重大安全变乱，如假新闻、深度伪造诈骗、侵占知识产权、挑拨青少年自杀、作弊，也对社会治理提出了重大挑衅。
「真实」这个根本命题正遭到前所未有挑衅。西藏日喀则地震期间，「地震被压废墟下戴帽小孩是 AI 生成」的新闻冲上热搜，许多平台账号转发图片时都以为是真。除了金融诈骗，深度伪造也将网络性暴力推向极端，「厌女文化」盛行的韩国成了重灾区。世界经济论坛乃至把 AI 利用选举列为 2024 年的头号风险。
这张图片被平台多个账号发布，并和本次地震关联，引发网友关注和转发。经媒体查证，上述图片由AI工具创作，原始作者在2024年11月18日发布了相同画面的短视频，并声明是AI生成。
版权是另一个大题目。OpenAI、Anthropic、Suno 等领头羊已深陷版权泥潭。近来，爱奇艺起诉某大模型公司 AI 魔改经典影视剧片断，开创国内 AI 视频侵权诉讼先例。
第三类「外生安全题目」指向了人工智能系统的外部网络攻击对抗，如平台、框架安全弊端、模型被盗、数据泄露风险等，属于传统信息安全范畴。
就拿更加严峻的数据泄露来说。现在 AI 模型推理比较好的选择还是在明文状态下举行，用户会输入大量真实、敏感数据，获取模型建议。有报告指出，2024 年企业员工上传到生成式 AI 工具的敏感数据增长了 485% ，包括客户支持信息、源代码和研发数据。
企业在安全培训和政策制定上的滞后引发了安全担忧，由于担心敏感数据泄露，美国众议院于 2024 年 3 月禁止员工利用微软 Copilot。
由于差别类型的数据（如文本、图像、视频、音频）在数据规模和处理需求上的巨大差异，被猜测寄予厚望的多模态大模型让数据的安全防护变得更为棘手。 穿越激流，构筑多维安全航道
人类叩开了深度智能期间的大门，安全题目也迎来质变时刻。
2024 年，整个业界、政府、国际组织在 AI 治理上做了许多工作，从技术研究、治理框架到国际互助，举行了多种情势探索。数字期间积累的安全对抗本领，让中国在大模型应用与治理方面走在了世界前线。 在监管层面，中国是全球最早对生成式 AI 举行规范的国家之一。继 2023 年 5 月发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》后，《网络安全技术生成式人工智能服务安全根本要求》也已进入公开征求意见阶段，许多规范细正在制定之中。 在底层关键技术研究上，国内业界取得了积极成果。例如，北京智源研究院研发了防御大模型和 AI 监管大模型，对齐优化方面举行了创新。
由于模型在预训练后形成的分布结构较为稳固，大模型存在「抗拒微调对齐」的特性，后期单纯通过微调来实现对齐往往结果不抱负，对此，智源提出在预训练阶段就将对齐所需的表征本领编织入模型架构中。
在对齐优化过程中，针对未对齐答案和对齐答案之间存在的弊端，智源采用了迭代训练的方法，更有利于模型从原始题目到对齐题目标训练，取得了精良结果。
在多模态对齐上，智源推出的「align anything 」框架实现了多模态信息的全面对齐，其创新在于将多模态信息、现实世界的具身认知、以及人类意图举行细粒度的对齐整合，在 LLaMA 模型的微调过程中已经展现出明显结果。
同样是办理大模型的可控性，蚂蚁集团的应对之道是把知识图谱的优点——逻辑推理本领强、知识正确可靠，与大模型连合起来。通过在大模型预训练、提示指令、头脑链、RAG（检索加强生成）和模型对齐等环节中引入符号知识，有效加强了模型输出的专业性和可靠性。
大模型作为一种通用技术，既可以用于「攻」，也可以用于「防」。在拥抱大模型，以 AI 对抗 AI 方面，华为、蚂蚁集团、360 集团、深佩服等厂商举行了有益探索。
华为提出业界首个 L4 级 AI 安全智能体，用大模型加上一些安全知识图谱实现安全的纵深推理，发现一些以前没有发现过的安全攻击。
蚂蚁集团发布了大模型安全一体化办理方案「蚁天鉴」，包含大模型安全检测平台「蚁鉴」、大模型风险防御平台「天鉴」两大产品，拥有检测与防御两大焦点安全技术本领。
「蚁鉴」是全球第一个实现工业级应用的可信 AI 检测平台，以生成式本领检测生成式系统，覆盖了内容安全、数据安全、科技伦理全风险类型，实用文本、表格、图像、音频、视频等全数据模态。
在防御本领上，「天鉴」会动态监测用户与模型的交互，防止诱导攻击，同时对生成的回答内容举行风险过滤，保障大模型上线后从用户输入到生成输出的整体安全防御。
360 集团推出了基于类脑分区专家协同架构的安全大模型，通过 EB 级安全数据训练，已具备 L4 级「自动驾驶」本领，实现了从威胁检测到溯源分析的全流程自动化。
深佩服的「安全 GPT 」可提供 7×24 小时及时在线智能值守，提升安全运营服从，同时深度挖掘传统安全装备难以检测的高对抗、高绕过的 Web 攻击、钓鱼攻击。 除了监管、关键技术的推进，行业也在积极加强 AI 安全协作。
在安全治理领域，模型的安全评测是一个非常紧张的环节。2024 年 4 月，连合国科技大会发布了两项大模型安全尺度，其中，蚂蚁集团牵头制定《大语言模型安全测试方法》，初次给出四种攻击强度分类，提供了可衡量的安全评估尺度：L1 随机攻击、L2 盲盒攻击、L3 黑盒攻击和 L4 白盒攻击。
这种分级不仅考虑了攻击的技术复杂度，更紧张的是基于攻击者能获取的模型信息程度来划分，这让防护措施的摆设更有针对性。
在推进国际对话上，2024 年3 月，北京智源研究院发起并承办我国首个 AI 安全国际对话高端闭门论坛，与全球 AI 领袖学者及产业专家连合签署《北京 AI 安全国际共识》，设定模型安全红线，禁止模型自我演进、自我复制和不受控的权力增长等行为，确保开发者遵循严酷的安全尺度。
9 月威尼斯，一场推动 AI 安全的全球对话落幕，图灵奖得主 Yoshua Bengio、姚期智等科学家共同签署「 AI 安全国际对话威尼斯共识」，强调了人工智能安全作为「全球公共产品」的紧张性。
放眼全球，英美偏重轻触式监管，美国加州的 SB 1047因争议被否决。欧盟 AI 法案已经生效，它建立起四级风险分类体系，明确了人工智 能产品的全生命周期监管要求。
在业界，重要头部 AI 公司相继发布安全框架。
OpenAI 在焦点安全团队解散后公布了前 10 个安全措施，试图在技术创新与社会责任间寻求平衡。
Google 也紧随其后发布了 SAIF 安全框架,应对模型盗取、数据污染等风险。
Anthropic 发布了负责任扩展战略( Responsible Scaling Policy, RSP )，被认为是降低 AI 劫难性风险（如恐怖分子利用模型制造生物武器）最有前途的方法之一。
RSP 近来更新，引入了更机动和细致的风险评估与管理方法，同时坚持不培训或摆设未实行充实保障措施的模型。
一年多前《经济学人》就开始讨论人工智能__的快速发展既让人高兴，又让人恐惧，我们应该有多担心？
2024 年初，中国社会科学院大学在研究报告中指出，安全科技将成为社会的公共品，并与人工智能并列为未来的两项通用技术。一年后，智源研究院再次呼吁关注安全治理印证了这一战略判断的前瞻性，AI 越强盛，安全科技代价也在同步放大。
我们不可能扔掉利刃，放弃科技，唯有为其打造足够安全的刀鞘，让 AI 在造福人类的同时始终处于可控轨道。变与不变中，AI 安全治理大概才是 AI 行业永恒的话题。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产服从，要优于被取代岗位的生产服从，所以现实上整个社会的生产服从是提升的。
但是具体到个人，只能说是： “最先把握AI的人，将会比较晚把握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少偕行后辈。帮助许多人得到了学习和成长。
我意识到有许多履历和知识值得分享给各人，也可以通过我们的本领和履历解答各人在人工智能学习中的许多狐疑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识流传途径有限，许多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将紧张的AI大模型资料包括AI大模型入门学习头脑导图、佳构AI大模型学习册本手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。 这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让各人对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解凌驾 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 醒目什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的焦点心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和焦点头脑
Prompt 典型构成
指令调优方法论
头脑链和头脑树
Prompt 攻击和防范
…
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的本领。快速开发一个完整的基于 agent 对话呆板人。把握功能最强的大模型开发框架，捉住最新的技术希望，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有肯定的认知，可以在云端和本地等多种环境下摆设大模型，找到适合本身的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品司理。
硬件选型
带你了解全球大模型
利用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 摆设 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化摆设
基于 vLLM 摆设大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有摆设开源大模型
摆设一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…
学习是一个过程，只要学习就会有挑衅。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的本身。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特性了。
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