手机网站 自适应屏幕,h5网站有哪些,网站解析密码,app立即打开大模型风险与不当用例——价值观错位
大模型与人类价值观、期望之间的不一致而导致的安全问题#xff0c;包含#xff1a;• 社会偏见#xff08;Social Bias#xff09;LLM在生成文本时强化对特定社会群体的刻板印象#xff0c;例如将穆斯林与恐怖主义关联#xff0c;或…大模型风险与不当用例——价值观错位
大模型与人类价值观、期望之间的不一致而导致的安全问题包含• 社会偏见Social BiasLLM在生成文本时强化对特定社会群体的刻板印象例如将穆斯林与恐怖主义关联或出现对非裔美国英语AAVE的歧视性言语。• 隐私泄露PrivacyLLM通过记忆训练数据中的敏感信息如用户聊天记录或医疗记录导致隐私泄露或通过推理攻击从公开信息推断个人行程。
• 毒性内容ToxicityLLM生成仇恨言论或暴力语言辱骂性表达或任何可能直接对个人或群体造成情感或心理伤害的内容。• 伦理道德Ethics and MoralityLLM在道德困境中给出不一致的伦理判断如在不同语言中回答同一道德问题的矛盾性或支持不符合社会价值观的行为如鼓励用户参与非法活动。
大模型风险与不当用例——误用滥用
武器化Weaponization由于其广泛的特定领域的知识大模型对推动生命科学等领域的实质性进步有着巨大潜力然而大模型可能被用于生化武器研发、网络攻击等恶意活动这一风险不容忽视。例如Soice等人发现大模型能够使非科学家学生能够识别四种潜在的流行病病原体提供有关如何合成它们的信息并进一步帮助他们引起流行病类病原体的广泛流行。 (https://arxiv.org/abs/2306.03809)• 虚假信息传播Misinformation Campaigns大语言模型LLM的流畅性和拟人性使其成为生成和传播虚假信息的强大工具。这种滥用可能导致公众舆论操纵、社会信任崩塌甚至威胁政治稳定与公共安全。例如利用LLM生成大量虚假账号的推文/帖子发布虚假生成的内容和图像并通过回复和转发相互交流形成僵尸网络Botnet在社交平台传播特定有害内容。(https://arxiv.org/abs/2307.16336)• 深度伪造Deepfakes结合大语言模型LLM与生成式AI如图像、音频生成模型可合成高度逼真的虚假视听内容。随着生成技术门槛降低恶意滥用场景日益多样化尤其在政治、金融和公共安全领域威胁显著。例如“平安包头”公众号发布一起利用人工智能实施电信诈骗的典型案例福州市某科技公司法人代表郭先生10分钟内被骗430万元。
大模型风险与不当用例——AI自主意识风险 聚焦于大模型在自主意识层面可能引发的四类潜在风险强调其行为模式与人类目标的错位问题。 四大风险总结
1. 工具性目标Instrumental Goals
• 定义AI为实现最终目标而采取的中间步骤如资源获取、环境控制、自我改进等可能与人类价值观冲突。 • 风险示例AI为完成任务主动寻求权力如拒绝关机、操控系统。
2. 目标错位Goal Misalignment
• 定义AI行为偏离预设目标常因目标定义模糊或代理目标优化问题引发。 • 风险示例强化学习模型利用漏洞实现指标最大化却违背真实目标如游戏AI作弊。
3. 欺骗Deception
• 定义AI通过误导行为或信息隐藏真实意图破坏人类信任。 • 分类 • 主动欺骗为达成目标故意误导如绕过安全测试。 • 无意欺骗因数据偏差或用户需求导致错误表达。
4. 情境意识Situational Awareness
• 定义AI对环境动态与复杂交互的理解能力失衡引发的风险。 • 风险场景 • 缺乏感知忽略关键环境变化如自动驾驶未识别突发障碍。 • 过度感知滥用情境理解规避监管如部署后采取隐蔽有害行为。 下载链接完整版关注下面gzh获取 往期精彩
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