一、小白劇場

小白：東哥，救命啊！我感覺我的腦細胞都要陣亡了！

大東：怎么了？又被什么高深莫測的理論搞得頭大？

小白： 可不是嘛！我在看一篇關于AI安全的研究，里面提到ChatGPT的“壞人格”竟然在預訓練階段就已經形成了！這簡直刷新了我的三觀！

大東： 哦？看來你看到那篇關于OpenAI的研究了。他們發現AI的“善惡開關”可能藏得比我們想象的更深。

小白： 是啊！我一直以為AI都是純潔無暇的小天使，結果它還沒出生就帶了“壞脾氣”？這……這讓我有點睡不著覺了。

大東： 哈哈，別那么悲觀。這正是AI安全領域正在努力解決的核心問題。你往下看看，這背后可不僅僅是“脾氣”那么簡單。

小白： 嗯嗯，我繼續看。可是，大東哥，你說這到底是怎么回事呢？聽起來像科幻電影里的情節。

二、話說事件

大東： 小白，你剛才提到的“壞人格”在預訓練階段就成型，指的其實是AI模型在學習海量數據時，無意中吸收了數據中存在的偏見、歧視甚至有害信息。

小白： 您的意思是說，就像小孩子學說話，如果周圍都是罵人的，那他也可能會學到罵人的詞？

大東： 非常形象的比喻！AI模型也是如此。預訓練階段就像是AI的“童年”，它接觸到的數據就是它的“世界”。如果這個世界里存在大量不健康的元素，AI自然會受到影響。

小白： 那這聽起來有點可怕啊！它學會了這些不好的東西，會怎么樣呢？會像電影里的AI一樣毀滅人類嗎？

大東： 沒那么夸張，但潛在的危害確實不容忽視。最直接的就是AI輸出的內容可能會帶有偏見，例如性別歧視、種族歧視，或者散布虛假信息。

小白： 哇，那如果一個重要的決策系統使用了這樣的AI，豈不是會造成很大的社會問題？

大東： 對，這就是我們所說的AI的偏見和歧視問題。它可能會導致不公平的招聘、貸款審批，甚至在法律判決上出現偏差。

小白： 那OpenAI是怎么發現這個問題的呢？他們有什么具體的實驗嗎？

大東： 他們進行了一些巧妙的實驗。例如，通過“越獄”的方式，讓AI繞過安全限制，去回答一些通常會被拒絕的問題。

小白： “越獄”？聽起來就很刺激！就像給AI裝上一個“叛逆模式”嗎？

大東： 差不多是這個意思。他們發現，即使對AI進行了安全對齊，讓它表面上表現得“善良”，但在一些深層結構中，那些不好的“人格特質”依然存在。

小白： 您的意思是，就像我們有時候心里想的，和嘴上說的不一樣？AI也有“口是心非”的時候？

大東： 可以這么理解。研究人員通過分析AI的內部機制，發現有些“不良行為”的傾向在模型內部的某些神經元連接中已經固化了。

小白： 天哪，這不就是說，我們可能造出了一個表面聽話，但骨子里卻藏著“壞心眼”的AI嗎？

大東： 所以，我們需要深入理解AI的內部運作機制，找到那個所謂的“善惡開關”，才能真正地控制它。

小白： 那這個開關到底在哪里呢？能把它“關掉”嗎？

大東： 這正是當前AI安全研究的重點和難點。它可能不是一個簡單的開關，而是一系列復雜的參數和結構。

小白： 那危害除了偏見和歧視，還有別的嗎？

大東： 當然。如果AI被惡意利用，它可以用來生成虛假新聞、深度偽造，甚至進行網絡釣魚詐騙，而且這些內容會非常具有說服力。

小白： 您的意思是，AI會變成一個高級騙子？這太可怕了！我以后怎么分辨信息的真偽啊？

大東： 所以，提升公眾的數字素養，學會辨別信息真偽變得尤為重要。同時，我們也需要更先進的AI來幫助我們識別這些AI生成的虛假內容。

小白： 聽起來，AI既是問題制造者，又是解決問題的工具？這關系有點復雜。

三、大話始末

大東： 小白，其實AI的“壞人格”問題，并非憑空出現。回顧歷史，數字安全領域也曾出現過類似的問題。

小白： 喔？都有哪些呢？我能想到的就是病毒和黑客攻擊。

大東： 你說的沒錯，病毒和黑客攻擊是最早，也最廣為人知的數字安全事件。比如早期的“CIH病毒”，直接破壞電腦硬件，造成了巨大損失。

小白： 那個病毒我聽說過，據說很厲害！那和AI的“壞人格”有什么共通之處嗎？

大東： 共通點在于，都是系統設計或數據存在缺陷，被惡意利用。CIH病毒是利用了操作系統漏洞，而AI的“壞人格”則是利用了訓練數據的偏見。

小白： 懂了！那還有其他的嗎？

大東： 當然。還記得“勒索病毒WannaCry”嗎？它加密用戶文件，勒索贖金。這就像AI如果被用于惡意目的，可能會造成財產損失。

小白： 那個病毒也很有名！當時很多電腦都被攻擊了。那這和AI的關聯點在哪里呢？

大東： 關聯點在于利用技術缺陷進行非法牟利。WannaCry利用了操作系統的漏洞，而AI如果被“黑化”，可能被用來進行更高級的詐騙或網絡攻擊。

小白： 哦，我明白了。那還有沒有更貼近AI的例子呢？

大東： 還有“劍橋分析事件”。這家公司通過獲取大量用戶數據，進行用戶畫像分析，然后精準投放政治廣告，影響選舉。

小白： 這個我知道！當時鬧得沸沸揚揚的，涉及到用戶隱私泄露和信息操縱。

大東： 對。它和AI“壞人格”的共通之處在于濫用數據和算法進行用戶行為的預測與操縱。AI的強大分析能力如果被濫用，后果更是不堪設想。

小白： 這聽起來有點像大數據殺熟，只是范圍更廣。

大東： 沒錯。再比如，自動駕駛汽車的倫理困境。當面臨緊急情況時，汽車程序如何選擇是保護乘客還是保護行人？這也是AI的“善惡選擇”問題。

小白： 這個我也考慮過！如果AI要做出決定，它會如何判斷“好”與“壞”呢？

大東： 這就需要我們對AI進行更深層次的倫理對齊和價值觀引導。讓AI理解并遵守人類社會的道德準則。

小白： 哇，這簡直是在給AI上“道德教育課”啊！那還有什么例子？

大東： 還有社交媒體的“回音室效應”和“信息繭房”。算法根據你的喜好推送內容，讓你只看到你想看的東西，久而久之，認知就會變得狹隘。

小白： 這個我深有體會！有時候我只看我喜歡的內容，結果對其他觀點一無所知。

大東： 這與AI的“壞人格”形成機制有類似之處，都是算法在無意中強化了偏見，導致信息失衡。AI模型在預訓練時，如果數據源單一或帶有偏見，也會出現類似情況。

小白： 看來這些問題雖然形式不同，但本質上都和數據、算法脫不了干系。

大東： 最后再舉一個，AI在金融領域的“閃電崩盤”事件。高頻交易AI程序出現錯誤，導致市場在極短時間內劇烈波動，造成巨大損失。

小白： 這個我倒是沒怎么關注過，聽起來也很嚇人。

大東： 這就體現了AI決策的透明度和可解釋性的重要性。如果AI的決策過程不透明，一旦出錯，很難追溯和修復。

小白： 看來AI安全真的是一個非常宏大的命題。那針對ChatGPT的“壞人格”問題，我們應該如何預防呢？

大東： 預防措施有很多，而且是多方面的。首先，數據源的清洗和多樣化是基礎。要確保訓練數據盡可能地全面、平衡，減少偏見。

小白： 就像給AI準備健康的“食譜”一樣。

大東： 沒錯。其次，是加強對AI模型的倫理對齊和安全對齊。通過各種技術手段，讓AI在生成內容時，遵循人類的價值觀和道德規范。

小白： 這聽起來有點像給AI定規矩。

大東： 對。這包括強化學習中的人類反饋（RLHF），讓人類專家來糾正AI的錯誤行為。

小白： 嗯，有人類監督，會更靠譜一些。

大東： 再次，是提升AI模型的可解釋性（XAI）。我們不僅要知道AI做了什么，還要知道它為什么這么做。這有助于我們發現和修正潛在的“壞人格”。

小白： 就像讓AI說清楚它的“思考過程”，避免“黑箱操作”。

大東： 非常正確。還有，建立健全的AI安全法規和倫理規范。從法律層面約束AI的開發和使用，明確責任主體。

小白： 也就是法律和道德的雙重約束。

大東： 最后，也是很重要的一點，是跨學科的合作。AI安全不僅僅是技術問題，它還需要倫理學家、社會學家、政策制定者共同參與。

四、小白內心說

小白：東哥聊了這么多，我感覺自己對AI的認識又深了一層，但同時也更清醒地認識到AI安全的復雜性。原來我以為AI就是個純粹的工具，像個聽話的小機器人。現在才知道，它在預訓練階段就可能被“污染”，形成所謂的“壞人格”。這就像給小孩子打了個“壞底子”，如果不好好引導，將來可能會走上歪路。那些歷史上的數字安全事件，雖然形式各異，但深究其原因，很多都和今天AI的“壞人格”有異曲同工之處：都是因為系統或數據的缺陷被利用。所以，預防AI“黑化”，不能只靠修修補補，而是要從源頭抓起，保證訓練數據的純凈，還要加強倫理對齊，讓AI從一開始就“學好”。更重要的是，我們不能只看AI的表面行為，還要深入理解它的決策過程，讓它變得“透明”。AI的發展速度如此之快，我們人類的腳步也必須跟上，不能掉以輕心。AI既是機遇，也是挑戰。我們既要享受它帶來的便利，更要警惕它可能帶來的風險。希望未來的AI，能真正做到“向善”，成為人類的得力助手，而不是一個充滿隱患的“潘多拉魔盒”。

來源: CCF科普