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【导语】人工智能(AI)时不时“一本正经地胡说八道”令人恼火?可能是你的AI被“投毒”了。近期,国家安全部发布安全提示指出,AI训练数据存在良莠不齐问题,虚假信息和偏见性观点导致的数据“污染”给AI安全带来挑战。专家表示,要从技术层面解决AI训练数据污染问题,AI开发者需在数据筛选验证、实时监测和溯源等方面加强努力。面对不完美的AI,日常使用时应持谨慎态度,对重要决策务必向专业人士核实。

还在为人工智能(AI)时不时“一本正经地胡说八道”恼火?
或许,你的AI被“投毒”了。8月5日,国家安全部发布安全提示,AI训练数据存在良莠不齐的问题,虚假信息、虚构内容和偏见性观点导致的数据“污染”,给AI安全带来挑战。
“训练数据之于AI,就像教科书之于学生。”中国科学院计算技术研究所工程师刘延嘉将AI比喻成勤奋好学的学生,“AI正是通过学习文本、图像、行为等数据构建认知模型,形成对世界的理解与判断能力。若教科书内容存在错误或偏见,学生的知识体系必然扭曲。”
研(yán)究(jiū)显(xiǎn)示(shì),当(dāng)训(xun)练(liàn)数(shù)据(jù)中(zhōng)仅(jǐn)有(yǒu)0.01%的(de)虚(xū)假(jiǎ)文本(běn)时(shí),AI模(mó)型(xíng)输(shū)出(chū)的(de)有(yǒu)害(hài)内(nèi)容(róng)会(huì)增(zēng)加(jiā)11.2%;即(jí)使(shǐ)是(shì)0.001%的(de)虚(xū)假(jiǎ)文本(běn),有(yǒu)害(hài)输(shū)出(chū)也(yě)会(huì)上(shàng)升(shēng)7.2%。“训(xun)练(liàn)数(shù)据(jù)的(de)细(xì)微(wēi)瑕(xiá)疵(cī),也(yě)可(kě)能(néng)导(dǎo)致(zhì)AI输(shū)出(chū)错(cuò)误(wù)、偏(piān)见(jiàn)甚(shén)至(zhì)危(wēi)险(xiǎn)的(de)结(jié)果(guǒ)。”刘(liú)延(yán)嘉(jiā)说(shuō)。
AI的(de)训(xun)练(liàn)数(shù)据(jù)为(wèi)何(hé)会(huì)被(bèi)“污(wū)染(rǎn)”?
“数(shù)据(jù)被(bèi)污(wū)染(rǎn)的(de)情(qíng)况较复杂,既有人为故意‘数据投毒’的可能,也可能因数据收集、整理过程缺乏严格规范和审核所致。”同盾人工智能研究院执行院长董纪伟说,受到数据污染的AI生成(chéng)的(de)虚(xū)假(jiǎ)内(nèi)容(róng),可(kě)能成为后续AI训练的数据源,形成具有延续性的“污染遗留效应”。
董纪伟认为,“数据放大效应”或是更大的隐性风险,“AI可能通过算法强化,将数据中的一些偏见演变为系统性偏见,并在输出时将其奉为‘真理’。”
如今,网上AI生成内容数量已超过人类生产的真实内容,大量低质量及非客观数据充斥其中。“当AI训练数据中的错误信息逐代累(lèi)积(jī),必(bì)然(rán)会扭曲AI本身的认知能力。”董纪伟提醒。
“毒”数据对AI输出的影响,远不止“一本正经地胡说八道”这么简单,往往还具有“隐性但致命”特征。试想,当“涉毒”AI广泛应用于日常,人们可能因AI的错误诊断延误治疗;投资者可能被AI推荐的虚假高收益项目欺骗;汽车可能因AI的错误导航而迷失方向……
这样的AI,谁敢放心用?
目前,《生成式人工智能服务管理暂行办法》和新版(bǎn)《数(shù)据(jù)安(ān)全法(fǎ)》已(yǐ)经(jīng)将(jiāng)AI训(xun)练(liàn)数(shù)据(jù)纳(nà)入(rù)监(jiān)管(guǎn)。但(dàn)专(zhuān)家(jiā)认(rèn)为(wèi),要(yào)从(cóng)技(jì)术(shù)层(céng)面(miàn)解(jiě)决(jué)AI训(xun)练(liàn)数(shù)据(jù)污(wū)染(rǎn)问(wèn)题(tí),还(hái)有(yǒu)待(dài)AI开(kāi)发(fā)者(zhě)在(zài)数(shù)据(jù)筛(shāi)选(xuǎn)验(yàn)证(zhèng)机制、数据实时监测和数据溯源等方面付出更多努力。正如中国工程院院士邬贺铨所言:“AI的安全边界,最终取决于数据的质量底线。”
面对并不完美的AI,我们又该如何应对?
董纪伟建议,日常使用AI时应持谨慎态度,如果AI给出的回答涉及重要决策,务必向专业人士核实。“当然,也可用多个AI工具对同一问题进行询问,通过对比答案来判断AI的可靠性。若发现AI频繁给出不合理或错误回答,可直接更换AI工具。”
(科普时报记者 陈杰)
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