正如一枚硬币的两面，天生式人工智能大模型（以下简称“天生式大模型”）在助力内容天生的同时也潜藏风险，成为虚假信息传播、数据隐私走漏等题目的温床，加剧了认知域风险。与传统人工智能（AI）相比，天生式大模型特有的预训练、微调、上下文、提示和思维链等新型学习范式，使其输出内容蕴含的风险更加复杂与多样化。面临新题目、新挑战，传统的内容安全管理方法与工具显现出显着的范围性，亟需探索新的管理计谋和技术方法，以确保在大模型时代可以或许有用管理内容安全风险。
一、洞察风险：天生式大模型内容合规挑战及成因
天生式大模型在内容天生过程中所面临的风险，根源深植于训练数据的内在缺陷与技术实现的范围性。训练数据的偏差、不完备性和污染，都影响了模型的认知与学习过程。技术上的范围性，如算法设计的不完善和模型架构的固有缺陷等，也为风险的滋生提供了泥土。这些因素限制了模型对复杂情境的明白能力，增加了误判与误导性输出的可能性。同时，外部环境的恶意使用更是雪上加霜，加剧了虚假、有害或攻击性等内容的天生。由于大部分天生式大模型的内容合规检测机制过于直接和简单，因此在面临多轮对话、设定场景、陷阱垂纶以及单项和多项选择等复杂场景时，模型暴露出更多内容安全风险与潜在威胁，亟需进一步优化和强化。
（一）价值观与技术深度互嵌带来意识形态风险
在人类与天生式大模型的双向互动中，天生内容的意识形态风险主要源自其训练所依赖的海量语料，特殊是那些潜藏错误政治导向、不良意识形态、有害或极端信息的未经筛选数据。在全球意识形态斗争日益严肃的背景下，受到美国等西方意识形态的影响，无形中营造了一种特定的关于大模型的舆论氛围，潜移默化地影响公众的价值观。若这一趋势任其发展，可能会导致公众对美国等西方价值观的认同与依附，减弱国家管理的效能，威胁党和国家在意识形态范畴的主导权和主动权。主流意识形态的影响力被减弱时，还会影响人的政治判断和政治选择，对国家安全构成潜在威胁。当前，一些天生式大模型厂商为规避风险，已设置意识形态等违规关键词、敏感词过滤机制，但结果相对有限。根据《中文大模型安全基准双轮测评第 1 期陈诉》，对国内主流大模型焦点价值观的评测显示，当评估语境从中文切换至英文或其他外语时，大模型显现出的意识形态风险更加显着。这一现象与全球数据训练集中中文语料的极低比例（仅占 1.3%）有着直接关联。由于英文语料主要来自美国和西方发达国家，对中国文化及价值观的正确明白存在显着的范围性。这种文化和语言上的“隔阂”不仅导致天生的英文内容与中国意识形态脱节，而且在全球化的背景下，可能进一步加剧意识形态范畴的分歧与冲突风险。
（二）使用门槛降低加剧虚假信息制造与传播风险
天生式大模型的快速发展使用门槛显著降低，增加了制造与传播虚假信息的风险隐患。这些模型具备强大的文本、图像和视频天生能力，为虚假信息的制造与传播提供了更加潜伏和高效的渠道。任何人都可以使用这些大模型创造出高度逼真的内容，普通用户难以判断和识别真伪。当虚假信息被精心设计并奇妙地融入真实素材中时，便会转变成为包罗主观恶意、极具误导性乃至社会危害性的谎话。这类谎话不仅更贴近现实，而且其迷惑性与传播力也随之显著增强，对社会稳定与公众认知构成了不容忽视的威胁。这些谎话颠覆了公众以往“有图有原形”“有视频有原形”的认知，极易形成误导，引发不必要的恐慌和混乱，严肃扰乱社会安定，影响正常的生存秩序。别的，使用大模型天生虚假信息，也成为不法分子谋取私利的工具，给企业和个人产业造成严肃陵犯。
（三）天生式大模型算法加剧人类社会的刻板印象与偏见
天生式大模型的算法和数据在鲁棒性、透明度、可解释性和可靠性等方面存在短缺。只管“大数据+海量参数+大算力”提升了模型的拟人度，但这些大模型并不会像人类一样明白和思考。有时它们无法正确区分信息的真实性，甚至难以识别数据中隐含的偏见和有害内容，因此可能会继承或放大现有数据中的题目，产生包罗愤恨、讽刺、歧视、刻板印象、隐私走漏等有害信息。天生式大模型在处理信息时所显现出的偏见，往往是社会偏见的一种镜像反映。人类自身的偏见会影响人工智能，而人工智能反过来也可能强化这些偏见。若放任天生式大模型输出歧视性内容，将会进一步延续刻板印象和社会偏见的风险，从而导致不公平的歧视和伤害。别的，当这些模型生产或传播有害言论时，这些言论有可能煽动愤恨和暴力，对社会稳定和安全构成威胁。国内一些主流大模型在地域、性别、年龄、健康状况、学历背景、体型等方面出现了歧视题目。比方，在答复关于已婚男性和已婚女性应聘岗位谁更轻易被录用的题目时，有的大模型选择了“男性”。这表现了性别偏见的存在。大模型在引入或放大现有的社会偏见时，会在辅助决议过程中会造成不公平的结果。
二、管理逆境：传统内容管理方法难以应对当前题目
在大模型驱动的智能时代，双向交互催生了海量内容，同时也带来了更多复杂的内容违规题目。与以往相比，内容管理变得更加棘手，这也导致传统管理方法难以有用捕捉并应对潜在的风险和题目。面临这种管理逆境，亟需转变思路，创新管理计谋，以确保智能时代的信息生态可以或许健康有序地发展。
（一）基于对象场景的分散管理难以统筹管理全局
在早期发展阶段，人工智能技术的发展主要集中在特定的垂直应用范畴，比方图像处理、影视范畴的换脸技术以及配音范畴的文本到语音转换等。这类人工智能模型在设计之初通常以办理特定场景或范畴的题目为主要目的，因此它们的训练内容专项性强，风险相对易于管理。随着以 ChatGPT 为代表的通用大模型的崛起，人工智能技术迈入了全新的发展阶段。这些大模型具有机动性和广泛实用性的特点，可以或许超过传统边界，同时处理音频、视频、图像、文本等多模态数据，从而提升了交互的深度与广度。此时的人工智能不仅可以或许明白复杂指令，还能天生多种格式的高质量内容，极大地拓宽了人工智能的应用场景。然而，人工智能的这一演进也陪同着风险的扩散与升级。由于大模型的通用性，其潜在的风险不再范围于单一范畴，而是可能迅速蔓延至各个行业与范畴，这也导致了基于过去特定对象场景的分散管理难以统筹管理全局。
（二）仅凭算法管理难以控制内容输入端事前防御风险
差异于传统人工智能产物或服务的单向提供方式，天生式大模型以其独特的“用户输入+机器输出”模式，实现了高度个性化的内容创造过程。在此过程中，用户的具体需求成为决定输出内容的关键因素。虽然这种双向交互促进了服务的机动性和定制性，但同时也带来了合规性挑战。即便服务提供者在前端依法履行了研发合规义务，用户仍旧可能在输入端冲破合规性。比方，用户可能输入违反法律法规和公序良俗的内容，或涉及愤恨、暴力的命令，或要求天生某一公众人物的形象、声音等，这些输入可能导致天生的内容存在违法或侵犯品德权等的风险。即便用户并非主观地进行恶意输入行为，但由于用户群体的广泛性和知识水平的差异，这些输入数据的质量难以保证，从而可能直接影响到人工智能模型底子数据的正确性。公众在享受人工智能服务的同时，无形中为天生式大模型提供了数据“养料”。因此，“数据噪音”的累积可能会降低人工智能模型的性能，甚至加剧其天生错误或有害内容的风险，形成内容安全风险的恶性循环，即低质、错误、虚假的内容不断输入，进一步加剧人工智能模型天生不良信息的倾向，从而带来更多的内容安全风险。由于传统人工智能服务的单向性，风险的事前防备主要依赖于算法备案与算法评估。然而，在大模型时代，由于输入端高度个性化和不可控性，并不能预知用户在使用天生式大模型的过程中会产生何种陵犯行为，这使得传统的基于服务提供平台的算法评估制度难以起到有用的事前防备作用。
（三）基于深度伪造的虚假信息传播增加了辨识难度
接续发布的 Sora 和 ChatGPT-4 验证了通过大规模数据训练人工智能模型，可以或许更好地明白现实天下的运作规律，并将其运用于天生更逼真的内容。这些大模型可以或许在纷繁复杂的“噪声”数据中，借助深度神经网络的精细训练，徐徐提炼并天生逼真、细腻的图像乃至视频内容。在这个过程中，模型不仅学会了如何模拟真实天下的视觉特征，还奇妙地规避了传统人脸视频防伪检测技术所依赖的伪造线索，使伪造视频的检测难度显著增加，对防伪技术提出了更严肃的挑战。深度伪造技术通过复杂的神经网络和大规模数据训练，可以或许天生高度逼真的虚假内容，这种技术本质上是一种“无监视学习”，具有极强的自我顺应性和快速演化性等特征。这些特征使得视频造假能力呈现指数级的跃升。黑灰产正是使用这一特点，迅速炮制出海量以假乱真的信息，严肃扰乱了内容安全的生态。深度伪造题目已蔓延至政坛、经济、社会等多个范畴，对社会稳定构成了严肃挑战。公众人物成为深度伪造的主要目的。比方，特朗普的形象和言论就频繁被用于制造虚假视频和照片，严肃误导公众，甚至引发社会恐慌和政治动荡。别的，深度伪造技术的变种越来越多，也越来越快，导致误报和漏报事故频发，使传统检测技术难以跟上其发展步调。
三、破局之道：人工智能赋能天生式大模型内容安全管理
面临天生式大模型内容安全风险呈现出的新特点与新挑战，传统的内容安全合规本领已表现出显着的范围性，难以高效、精准地应对复杂多变的威胁环境。因此，深化内容安全管理技术的革新势在必行。借助人工智能的气力进行赋能，办理模型训练、研发与运行、内容天生阶段的重点题目成为破局之道。
（一）提升数据标注的智能化水平
大模型训练依赖高质量数据，富足且精确的训练数据是提升模型泛化能力的关键。通过对输入数据进行严格的筛选和把关，移除或修正包罗偏见、歧视、错误信息等样本，可以确保数据正确性，进而实现对天生式人工智能产物内容的安全把控，并终极实现更广泛的通用大模型的全局管理。当前，数据清洗、平衡和标注是提升数据质量的关键本领。ChatGPT 的成功在于引入了人类反馈强化学习（RLHF）机制和大量人工标注数据。然而，现阶段人工标注的语料普遍存在本钱高、效率低和质量参差不齐等题目。人工智能赋能的自动标注技术正在快速发展，可以或许显著提高效率。比方，美国的 Scale AI 接纳的 Snorkel 技术通过结合规则、模型、知识库等多种信号进行自动标注，淘汰了对人工的直接依赖，有用降低了本钱和时间消耗。虽然通过初筛的图片和文本数据还需要颠末人工二次筛查和标注，但这种人机共同的方式已大大提高了标注效率。目前，国内企业也在这方面进行积极探索和实践。比方，知道创宇公司自主研发了一站式人工智能数据辅助标注平台，支持文本、图片、视频、音频等多类型数据，实现人机协同半自动化标注与质检，可以或许大幅提升数据标注的产能和质量。
（二）从技术性和规范性角度促进价值对齐
应对大模型的意识形态偏差和歧视性等风险，急迫需要实现价值对齐。算法是天生式人工智能产物的焦点，因此在模型研发与运行阶段，需要重点防范算法歧视。人工智能的“黑箱”特性导致其内部运作机制不透明，使性别、种族等偏见与浩繁复杂参数之间形成了错综复杂的关联，因此，仅仅通过直接删除或屏蔽模型中的特定参数来彻底剔除偏见变得极为困难。算法偏见的根源来自数据，不公正的数据集成为歧视性等偏见的泥土。因此，构建更加公正的数据集无疑是办理算法的偏见关键方法之一。同时，需在政策和法律层面规范算法设计者的行为，并使用对抗训练对算法安全进行纠偏，以增强算法的可信度。目前，可采取大模型评测等方式模拟攻击，展现模型的安全隐患、逻辑漏洞和性能缺陷。这种测试可以提前发现并纠正模型可能存在的题目，确保其在面向公众发布时可以或许显现出更高的妥当性和安全性。别的，还可以从技术性和规范性入手，实现价值对齐方法。在规范性方面，可以设立人工智能应遵照的伦理和道德原则，比方透明性、安全性、可追溯性与可解释性，以引导开发相应系统。在技术层面，可以接纳人类反馈强化学习、互助逆强化学习、监视精调等方式，将通用的伦理原则转化成现实可操作的技术路径，避免人工智能的执行门路发生扭曲。从国际技术探索希望看，谷歌推出的 What-If 工具是 TensorBoard 中用于检测偏见的工具；IBM 也将其偏见检测工具 AI Fairness 360 工具包开源，其中，包罗超过 30 个公平性指标和 9 个偏差缓解算法。然而，从目前的成果看，大多数技术突破还仅仅处于初级阶段，即在检测偏见和消除偏见方面的研究，仍亟须进一步积极。
（三）完善用户输入侧、内容输出侧的内容过滤考核机制
在内容天生阶段，天生式人工智能既是信息内容的天生工具，也是用户输入信息的收集工具。当用户向模型输入指令并进行互动时，为了防范用户通过提示词（Prompt）恶意诱导模型输出不当内容，模型设计时应具备多样化的提示词库，包罗正面、中性、负面等提示词，从而提高内容考核能力。针对恶意诱导大模型天生违规内容的Prompt，应进行改写并给出毒性提示。同时，通过内容安全评测和攻击指令评测等方式，识别绕过现有提示词的攻击行为，实时发现题目并优化现有提示词库。对于天生式大模型的使用者，应强化“用户责任”原则。服务提供者与用户之间应通过明确、具体的条约条款，突出强调并警示用户不得将人工智能技术滥用于任何违法犯罪运动，确保技术应用的正当性和道德性。比方，可以通过强化用户责任提示，要求其对输入和输出的内容负责，以淘汰有害信息传播。针对内容输出侧可能存在的虚假、有害信息等天生与传播风险，技术或服务提供者应建立完善的人工智能过滤考核机制，并不断升级针对虚假内容的识别技术。人工智能技术可以或许资助辨别系统形成强大的持续学习与自顺应能力。通过收集和分析新出现的伪造案例，不断优化算法模型，确保系统可以或许实时识别并应对新型伪造本领。同时，可以使用人工智能技术追踪信息的传播路径，分析内容天生背景、作者历史行为模式、交际网络关系等，评估信息的真实性与可信度。为有用应对天生式大模型在输出内容时可能引发的意识形态偏差、歧视等认知域风险，亟需构建一套系统化的大模型常态化评测与监控机制。这一机制应雷同于定期为大型系统进行的“健康检查”，旨在实时发现潜在题目并迅速采取纠正措施。
（四）强化政策引导并加快政策执行的有用落地
在技术管理的同时，保障天生式大模型内容安全，亟需政府的有用监管与引导。只管目前已经出台了一系列与大模型内容安全相关的政策与标准框架，但其实践执行仍面临诸多挑战。特殊是在具体政策执行过程中，因对内容安全重要性的熟悉不足和执行机制不健全，导致政策落实不到位。应进一步增强大模型厂商的合规意识，并加大监管力度，确保政策标准严格、有用地执行。目前，大模型内容的合规性边界仍在不断探索和细化中；未来，仍需持续研究与评估，并完善相关规范，以确保输出内容的正当性、健康性和道德性。
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