全球首次发布大语言模型安全测试国际标准

在当今数字技术飞速发展的背景下，人工智能（AI）技术的应用日益广泛，尤其是生成式人工智能和大语言模型在各行各业的应用逐渐深入，其安全性和可靠性也越来越受到全球范围内的关注。2023年4月16日，由世界数字技术院（WDTA）发布的《生成式人工智能应用安全测试标准》和《大语言模型安全测试方法》两项国际标准，标志着大模型安全领域的研究和实践迈出了重要一步，确立了全球范围内的人工智能安全评估和测试的新基准。 大语言模型是基于大量文本数据训练而成的复杂AI系统，其能够理解并生成接近自然语言的文本。这些模型在许多领域展现出巨大的潜力，比如智能客服、自动翻译、内容创作、辅助编码和虚拟助手等。然而，随着大语言模型的普及，其潜在的安全风险也逐渐暴露。这些风险主要包括数据隐私泄露、生成有害或不当内容、模型被恶意利用等。 《大语言模型安全测试方法》国际标准的出台，为大语言模型的安全测试提供了一套全面的框架和方法论。这套标准涵盖了一系列关键方面，包括但不限于： 1. 数据隐私保护：标准强调在模型训练和应用过程中必须遵守数据保护法规，如GDPR或CCPA。测试方法包括对训练数据的匿名化处理、在模型输出中防止敏感信息泄露等方面的评估。 2. 内容生成质量评估：标准提供了对模型生成内容进行质量评估的方法，重点在于检测模型是否产生有害、误导性或偏见性内容。这通常需要综合使用自然语言处理技术，以及人工审查的方法。 3. 安全性和鲁棒性测试：测试方法包括对模型在面对恶意输入时的反应能力，以及在遭受攻击时模型的稳定性和可靠性。这包括对抗性样本攻击、模型中毒攻击、模型逆向工程等。 4. 遵守伦理和法律标准：标准建议了针对大语言模型的伦理和法律指导原则，确保模型的使用符合社会道德和现行法律法规的要求。 5. 模型可解释性与透明度：为了增强用户信任，标准提出了评估模型决策过程透明度的方法，并推荐提高模型可解释性的措施。 6. 持续监督与风险管理：标准规定了模型部署后的持续监控要求，以及当检测到安全风险时的应对措施。 《生成式人工智能应用安全测试标准》和《大语言模型安全测试方法》的发布，为AI行业提供了权威的测试标准，有助于确保大语言模型的负责任使用，同时提升用户的信心。此外，这些标准也为监管机构提供了评价和监管生成式AI技术的依据，推动了国际社会在AI治理方面的合作与对话。 企业及研究人员在采用大语言模型时，需要严格遵循这些国际标准，确保模型的安全性和可靠性，同时，应与政府、行业专家以及其他利益相关者密切合作，共同维护人工智能技术的健康发展。随着标准的实施和不断完善，未来的人工智能应用将更加安全、高效和值得信赖。