9月7日消息,在今日开幕的2023 INCLUSION·外滩大会上,中国科学院院士何积丰表示,大模型的安全问题主要是在未经同意的情况下,收集、使用和泄露个人信息。隐私问题既可能发生在训练过程,也可能发生在使用过程中,而大模型的生成能力则让“隐私泄露”的方式变得多样化,造成隐私保护更加困难。
“为了应对这些问题,我们需要大模型对齐技术。”何积丰说,“对齐(alignment)”是指系统的目标和人类价值观一致,使其符合设计者的利益和预期,不会产生意外的有害后果。“如果把人工智能看作西游记里的孙悟空,‘对齐’就是唐僧的紧箍咒。有了紧箍咒,就可以保证技术不会任意使用能力胡作非为。”
不过,对齐技术同样面临挑战。首先,对齐的基础,人类的价值观是多元且动态变化的,需要保证大模型为人服务、与人为善;其次,大模型的有用性与无害性之间目标也不完全一致。如何对错误进行有效纠正,设好大模型的“紧箍咒”也是挑战。
因此,对齐技术已经成为了一项令人眼花缭乱的跨学科研究,不仅考验技术,也审视文化。
何积丰介绍,反馈强化学习是实现对齐的技术途径,目前有两种方式,一种方式是通过人工反馈给模型不同的奖励信号,引导模型的高质量输出;另一种方式,事先给大模型提供明确的原则,系统自动训练模型对所有生成的输出结果提供初始排序。“这意味着,不仅智能系统需要向人类价值观对齐,人类的训练方法也要向价值观对齐。”何积丰说。 (一橙)
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