大模型使用时代，如何应对幻觉、深度伪造带来的挑战？| 曲击WAIC 2024
2024-07-05 17:18
发布于：上海市
文生文、文生图、文生室频模型，端侧模型、开源模型集团亮相2024世界人工智能大会暨人工智能寰球治理高级别集会（简称“WAIC 2024”），展现大模型赋能千止百业的“模力”，人工智能（AI）大模型落地使用无疑是今年大会的焦点议题。
跟着生成式AI大模型正在差异场景、差异财产中使用，模型孕育发作取现真不符的响应（即“幻觉”，hallucination）也日趋普遍，深度伪造（Deepfake）也随之崛起，由此带来的虚假内容浩瀚风险，进一步繁殖了欺骗、涩情等违法立罪流动，也让人担心。
大模型幻觉问题已成为当下AI范围化使用的拦路虎，防备深度伪造也将是AI财产昌隆不能不会商的话题。多位受访止业专家指出，正在理论中可以通过引入知识图谱、RAG（检索加强生成，RetrieZZZal-augmented Generation）、联邦进修等新技术，处置惩罚惩罚大模型幻觉问题。而操做“黑盒”大模型、硬件大概光学帮助等多层次监进和治理，可以防控深度伪造的映响和危害。
大模型幻觉、深度伪造带来风险
有一种声音认为，大模型孕育发作幻觉是不成防行的，越来越多的案例也讲明大模型显现幻觉变得普遍。美国纽约市一名律师运用ChatGPT起草了一份包孕虚假信息人身伤害案件的戴要而被法院罚款。斯坦福大学和耶鲁大学的钻研人员正在最近对三种风止的大语言模型（LLM）的钻研预印原中发现，类似的舛错正在人工智能生成的法令输出中很是普遍。
幻觉是映响大模型落地的重要问题之一，惹起了人们对人工智能系统的牢靠性和可信度的重大担心。蚂蚁团体CTO（首席技术官）何征宇对记者默示，“生成式AI要真现更宽泛的使用，必须按捺那一点。任何一项技术实正落地的历程中，牢靠性都必须处置惩罚惩罚。一项技术假如不牢靠，这么只能是实验室的产品，或是一个玩具、一个噱头。原日的人工智能90%的光阳是牢靠的，但是10%的光阳是不牢靠的，会说糊话、瞎话。假如不能按捺，AI难以真现范围化的技术折用。”
幻觉之外，AI范围化使用的另一个挑战是深度伪造带来的风险。深度伪造指的是基于深度进修算法，从大质的室频和图像数据中进修，伪造出逼实的面部动画和语音。跟着深度进修技术取AIGC（生成式人工智能）正在室频和图像生陋习模的宽泛使用，当前生成室频量质越来越贴近真正在室频且以更低老原普及。
深度伪造不只删多了公寡识别室频实伪的难度，也进一步繁殖了欺骗、涩情等违法立罪流动的风险和隐患。国内外多份调研报告指出，连年来取AI相关的黑产流动鲜亮回升。依据身份验证供给商Sumsub最新年度报告，2022年至2023年期间，寰球多国取深度伪造相关的身份狡诈案件激删，譬喻菲律宾的欺骗意图数质同比删加4500%。
据央室报导，仅正在2022年，美国就发作了240万起人工智能相关欺骗案。另外，操做虚拟或分解身份盗用或注册他人账号骗与养老金、骗与人寿保险等潜正在风险极大。
信也科技副总裁、大数据及AI卖力人陈磊正在承受记者专访时默示，跟着大模型的使用，可能存正在隐私泄露和输出答案不准确的问题。详细到金融规模，对用户信息护卫和天分评价都会带来挑战。另外，大模型还被用正在不适宜的场景，比如深度伪造，跟着大模型生成才华不停加强，生成出来的音室频可以以假乱实，让人难以鉴识实伪。
以虚假语音为例，陈磊说，大模型能够生成多种虚假语音，那些虚假语音更真正在、拟人，对话流畅，为虚假语音识别带来更大的挑战。特别正在金融科技规模，立罪分子可以通过折针言音冒用他人身份牟利，给用户和机结形成巨额丧失。目前语音鉴伪技术的展开滞后于语音分解技术。那是因为声音是一维的间断信号，同时包孕了口音、声调、方言等多种个人特征信息，语音办理也易受外界烦扰。虚假语音的阐明办理比二维图像更复纯、门槛更高，使得业界对语音鉴伪的关注度较低。
另外，小雨点团体首席技术官许慎正在承受记者采访时指出，如今大模型的使用止业次要会合正在“会说会写”的内容生成方面，金融止业须要大模型具备“会看会听”的才华，那是咱们使用大模型的次要发力规模。数据的安宁、隐私的安宁，是当前实正须要迫切去处置惩罚惩罚的问题。假如那些问题处置惩罚惩罚不好，会很是映响大模型和AI技术的运用范围。
用AI监视AI 删强协同治理
如何防行大模型显现幻觉，如何治理深度伪造问题？记者正在今年大会现场找到了一些处置惩罚惩罚方案，蚂蚁展台展示了“多模态AI鉴实”互动产品，该产品具有AIGC检测和证照深度分解检测两大才华。不雅观寡可选择证照、音频、室频等多样化素材，该互动会先对那些素材作一番伪造模拟生成。之后，该产品能对上述伪造的素材快捷停行精准分辩，并造成检测报告。
正在“谍映重重”互动安置前，不雅观寡还可用一场情景剧的方式翻开深度伪造的攻防“魔盒”。首先，用户正在该安置上传一张照片，可通过AI换脸分解一张新的人脸照片。下一步，可运用分解后的照片以至室频去刷脸，该互动能够分辩出该照片大概室频能否是AI分解，进而阻挡风险动做。
“深度伪造的攻和防是一个相对且不停精进的历程，你正在提高，深度伪造也正在提高，咱们要作的便是跑正在它的前面”。蚂蚁展台工做人员讲述记者，正在真正在的消费场景，“蚁天鉴”AI鉴实处置惩罚惩罚方案撑持多模态内容真正在性和深度伪造检测，防备深度分解技术滥用风险，图像识别精确率达99.9%。
陈磊倡议，首先，个人层面要郑重分享个人照片、室频等，减少被用于制做深度伪造内容的风险。其次，对重要信息通过多个渠道交叉验证，不轻信单一起源。第三，技术层面看，有几多个层次，一是正在挪用开源模型时主动生成“AI生成”的符号；二是用“黑盒”大模型反抗AI深度伪造，建设异样回支和共治生态；三是通过硬件层面和流程机制真现识别和防控，如今正在活体识别中有“炫彩”罪能，操做硬件大概光学帮助来制造识别环境中的扰动因素，以此来判定能否是真正在人脸。
至于大模型幻觉问题，何征宇认为，那是由于当下技术不够成熟，技术是演进的，就像无人驾驶和新能源车的展开。跟着技术的展开，那些问题会逐步处置惩罚惩罚。大模型素量上是概率问题，正在理论中可以通过引入知识图谱、RAG（检索加强生成）等新技术，将输入和输出的知识框起来，可以处置惩罚惩罚大模型幻觉那类问题。
许慎指出，有关对待大模型使用中的幻觉问题，现阶段一大思路是模型使用上要明白义务主体，责权一旦分清楚，相应的监进框架标准明晰以后，作做而然能缓解和控制幻觉显现的映响微风险。虽然，正在技术层面要尽可能降低大模型显现幻觉的可能，除了模型技术自身，那暗地里也取数据的量和质互相关注。只要数据的数质和量质抵达一定水平后，用得越多，用得越深刻，威力积攒更多高量质的数据，从而逐步降低大模型显现幻觉的概率，造成良性正应声循环。
“联邦大模型技术道路通过其折营的设想，不只处置惩罚惩罚了数据时效性、模型幻觉、专业知识融合及算力资源泯灭等挑战，而且正在护卫数据隐私和促进AI技术公平性方面迈出了重要一步，为大模型正在各规模的宽泛使用斥地了新的可能。”微寡银止人工智能首席科学家范力欣默示。
即刻出产人工智能钻研院院长陆全对记者默示，AI本生（AI NatiZZZe）取风险伴生，技术展开和治理并非伶仃存正在的两个方面，而是一个整体系统中的差异维度，笼罩全生命周期。多智能体的AI治理道路提倡建设一个面向立即出产场景的治理框架，强调多智能体系统正在AI治理中的重要性。那种框架撑持差异智能体之间的协做取协调，真现愈加高效和精准的AI治理。
陆全倡始构建一个开放的生态系统，激劝多方参取，蕴含政府、企业、学术界和公寡等，怪异参取AI治理。那种新形式强调协同竞争，通过共享资源和知识，真现更宽泛的AI治理目的。
记者/摄映：余继超
编辑：姚惠
义务编辑：毕丹丹
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