WDTA发布全球首个人工智能安全测试国际标准

资源摘要信息:"生成式人工智能应用安全测试标准" 随着人工智能技术的飞速发展和广泛应用，生成式人工智能应用作为其中的一个重要分支，因其在内容生成、交互式服务等方面展现出的巨大潜力而备受关注。然而，随着应用的普及和深入，其安全性问题也日益凸显，成为业界和监管机构关注的焦点。为此，世界数字技术院（WDTA）在4月16日发布了《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，这标志着国际上首次对大模型安全领域进行规范，为全球人工智能安全评估和测试提供了新的基准。 生成式人工智能应用通常指的是那些能够根据输入信息自动生成内容的应用，如文本、图像、音频和视频等。这些应用在提高生产效率、丰富用户体验方面有着显著的效果，但也可能导致隐私泄露、数据滥用、误导性内容传播、版权侵犯等一系列安全问题。 《生成式人工智能应用安全测试标准》的发布，涵盖了以下几个关键知识点： 1. 数据安全：确保生成式应用在处理个人数据时遵循严格的数据保护原则，防止未经授权的数据访问、泄露或其他形式的滥用。 2. 内容真实性：评估应用在内容生成过程中是否能够识别并抵制虚假信息，确保生成内容的真实性，避免对用户和社会产生误导。 3. 防御机制：要求应用具备有效的防御机制，能够抵御外部攻击，如拒绝服务攻击（DoS/DDoS）、注入攻击等，保证系统的稳定运行和用户数据的安全。 4. 法律合规性：确保应用的开发和运营符合所在国家和地区的法律法规要求，包括但不限于版权法、网络安全法、个人数据保护法等。 5. 隐私保护：在设计和实施过程中，重视用户隐私的保护，采取措施防止用户数据被未经授权地收集、存储、处理和传输。 6. 道德责任：强调开发者对于其产品可能产生的道德和伦理问题负责，例如避免偏见、歧视等在模型训练过程中可能产生的负面影响。 《大语言模型安全测试方法》则专门针对语言模型这一类生成式AI应用的安全性测试进行了详细的规定，这些语言模型能够理解和生成人类语言，广泛应用于聊天机器人、文本分析和内容生成等领域。该标准重点提出了以下几个方面的测试方法： 1. 输出内容的审查：对模型输出的内容进行评估，确保内容符合道德和社会规范，不含有攻击性、歧视性或误导性的信息。 2. 模型鲁棒性的测试：检验模型对异常输入的处理能力，确保其能够在面对潜在的恶意输入时保持稳定运行，不会产生危险或不适当的行为。 3. 模型可解释性的评估：增强模型的透明度，使开发者、用户和监管机构能够理解模型的工作原理和决策过程，评估其潜在的偏见和不公平现象。 4. 长期安全性的监控：建立持续的安全监控机制，跟踪模型的长期运行表现，及时发现和解决可能出现的安全问题。 5. 用户反馈机制的建立：鼓励建立有效的用户反馈机制，及时收集和处理用户对于模型输出内容的反馈，作为持续改进模型性能和安全性的依据。 发布这两项国际标准不仅有助于提高生成式人工智能应用的整体安全水平，而且为人工智能产品的开发、评估和监管提供了具体的操作指南，促进了国际间在人工智能安全领域的交流与合作。同时，也为企业、开发者、监管机构和社会各界提供了共同遵循的安全测试框架，对于推动人工智能技术健康、可持续的发展具有重要的意义。