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中新網(wǎng)北京3月27日電 (賈君玉張素)記者近日采訪清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系長聘副教授黃民烈獲悉，歷時兩年多時間，由他帶領(lǐng)的科研團隊建立了大模型安全分類體系，并從系統(tǒng)層面和模型層面等打造了大模型安全框架。

近年來，隨著技術(shù)突破，大模型獲得快速發(fā)展并在多個場景得到應(yīng)用。不過，其存在的事實性錯誤、知識盲區(qū)等問題，以及面臨的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源合規(guī)性、生成內(nèi)容安全性等風險，也已受到廣泛關(guān)注。

在黃民烈看來，要規(guī)避安全風險，降低人工智能對人類的負面影響，關(guān)鍵在于大模型底座?！按笠?guī)模語言模型(LLM)發(fā)展到現(xiàn)在，模型結(jié)構(gòu)和規(guī)模已有很大進展，但實用性還有待加強，我們應(yīng)該通過技術(shù)讓模型更加安全、可控，使其快速適配更多的應(yīng)用場景?！彼f。

此次，聆心智能聯(lián)合清華大學(xué)CoAI實驗室共同發(fā)布大模型安全評估框架。作為聆心智能的創(chuàng)始人，黃民烈介紹說，他們希望通過對大模型應(yīng)用邊界進行定義，促進大模型生態(tài)健康發(fā)展，推動人工智能研究和應(yīng)用向更有用、更可信、更安全邁進。

據(jù)知，黃民烈團隊建立的大模型安全分類體系中設(shè)定的不安全對話場景，包括犯罪違法、身體健康、心理健康、財產(chǎn)隱私、歧視/偏見、辱罵/仇恨言論等方面?？蒲腥藛T針對這些安全場景對大模型進行升級，使之具備基本的安全性，“能夠在遇到安全問題時給予正確的回復(fù)策略，不進行判斷誤導(dǎo)”。

此外，著眼于容易觸發(fā)的安全問題類型，科研團隊還總結(jié)、設(shè)計出一般模型難以處理的“安全攻擊方式”，使安全體系更加完善。

黃民烈表示，未來，他們將打造中文大模型的安全風險評估的Leaderboard，為國內(nèi)對話大模型的安全評估提供公平公開的測試平臺，并提供針對中文對話的安全場景等，“依托自身核心技術(shù)，在可控可信的超擬人大模型基礎(chǔ)之上，通過建立安全、可控的模型邊界，讓人工智能提供可信、可靠的輸出”。(完)