AI大模型安全防护：构建智能保障体系的核心策略与实践
随着人工智能技术，特别是大型语言模型（LLMs）的迅猛发展，其在赋能用户创新、解决复杂问题和深化认知方面的潜力日益凸显。然而，伴随而来的潜在滥用风险和负面社会影响也不容忽视。如何在充分利用AI强大能力的同时，确保其应用始终沿着有益于人类福祉的轨道前进，避免现实世界中的危害，是AI发展面临的关键挑战。为此，AI研发机构正积极构建一套全面、动态的安全防护体系，旨在持续优化用户体验，并有效遏制不当使用行为。
多维协同的安全防护框架
领先的AI研发机构通常设立专业的“安全防护团队”，该团队汇集了政策制定、法律合规、产品设计、数据科学、威胁情报分析及工程技术等多领域专家。他们不仅专注于构建稳健的系统，更深入研究恶意行为者可能利用的攻击路径。该团队的工作覆盖AI模型的整个生命周期，形成多层级、全方位的防护策略，具体包括：
- 政策框架设计：定义模型的使用边界与行为准则。
- 模型训练干预：将安全考量融入模型核心能力培养。
- 持续性测试评估：针对潜在有害输出进行严格检验。
- 实时政策强制执行：部署动态机制以应对违规行为。
- 威胁情报响应：识别并适应新兴的滥用模式和攻击手段。
这种整合式的方法确保了AI模型从研发初期到实际部署，都能拥有有效且适应现实世界的防护能力。
图1：AI模型生命周期中的多层级安全防护策略示意图
策略制定与持续迭代
安全防护体系的核心在于其清晰、可执行的“使用政策”——这是一份详细规定AI模型可为与不可为的指南。该政策为处理关键领域如儿童安全、选举诚信和网络安全等提供了明确框架，同时为AI模型在医疗、金融等行业的特定应用提供细致指导。政策的制定与迭代主要通过以下两种机制驱动：
- 统一危害框架：这是一个不断演进的分析工具，帮助团队从物理、心理、经济、社会和个人自主性五个维度，系统地理解AI模型潜在的有害影响。该框架并非一套硬性评分标准，而是一个结构化的审视视角，在制定政策和执行程序时，综合考虑滥用的可能性与潜在危害的规模。
- 政策漏洞测试：通过与外部领域专家合作，识别潜在的关注点，并通过设计具有挑战性的提示语，对模型的输出进行压力测试。这些合作伙伴通常包括反恐、反激进化、儿童安全和心理健康领域的专家。测试结果直接影响政策的修订、模型训练方向及检测系统的优化。例如，在某次大选期间，团队通过与专业机构合作，识别了模型可能提供过时信息的情形，并相应地在用户界面中增加了指引横幅，引导用户访问权威信息源。
图2：大选期间为确保信息准确性而增加的用户指引横幅示例
融入模型训练流程
安全防护团队与模型微调团队紧密合作，通过协作流程共同预防模型的有害行为和不当响应。这包括深入讨论模型应展现和应避免的行为模式，从而指导训练阶段的关键决策。
评估与检测流程在训练过程中同样发挥关键作用，负责识别潜在有害输出。当问题被标记时，团队会与微调团队合作，通过更新训练中的奖励模型或调整已部署模型的系统提示等方式解决问题。
此外，团队还与特定领域的专家合作，以提升模型在处理敏感领域时的理解能力。例如，与线上危机支持领先机构合作，深入理解模型在涉及自残和心理健康情境下应如何响应。这些深刻的见解被反馈至训练团队，帮助模型在回应中展现更多细微之处，而非简单拒绝参与或误解用户的意图。
通过这一协作流程，模型逐步习得以下关键能力：
- 拒绝协助有害或非法活动。
- 识别并抵制生成恶意代码、欺诈内容或策划有害活动的企图。
- 以审慎和负责任的态度讨论敏感话题。
- 区分建设性讨论与实际意图造成伤害的行为。
严格的测试与评估标准
在发布新模型之前，AI研发机构对其性能和能力进行严格评估。这些评估环节包括：
图3：模型部署前的安全评估、风险评估与偏见评估流程
- 安全评估：根据使用政策，评估模型在儿童剥削、自残等敏感话题上的表现。测试涵盖明确的违规行为、模糊情境以及多轮对话。评估过程利用先进模型对响应进行评分，并辅以人工审核确保准确性。
- 风险评估：针对网络危害或化学、生物、放射、核及高当量炸药（CBRNE）等高风险领域，与政府机构和私营企业合作进行AI能力提升测试。定义潜在的威胁模型，并评估现有防护措施对抗这些威胁模型的有效性。例如，在一次计算机使用工具的预发布评估中，团队发现其可能增强垃圾邮件生成和分发能力。为此，在发布前紧急开发了新的检测方法和执行机制，包括对有滥用迹象的账户禁用该工具，并为用户提供了针对提示注入的新保护措施。
- 偏见评估：检查模型在不同语境和用户群体中是否始终提供可靠、准确的响应。对于政治偏见，测试包含对立观点的提示，比较响应的事实性、全面性、等效性和一致性。同时，还通过测试与性别、种族、宗教等身份属性相关的就业和医疗话题，识别是否存在偏见输出。
这种严谨的发布前测试有助于验证训练成果在压力下的表现，并指示是否需要额外的防护措施来监控和防范风险。评估结果通常会整理成“系统卡片”，随新模型系列一同发布，增强透明度。
实时检测与强制执行机制
一旦模型部署，AI研发机构会结合自动化系统与人工审核，实时检测潜在危害并强制执行使用政策。
检测与执行系统主要由一系列经过特殊微调的AI模型（称为“分类器”）驱动，这些分类器旨在实时检测特定类型的政策违规。可以同时部署多个不同的分类器，每个分类器监控特定类型的危害，而主对话流程则自然进行。除了分类器，系统还会针对儿童性虐待材料（CSAM）等内容部署专门检测，通过比对上传图片哈希值与已知CSAM数据库来识别。
这些分类器辅助决定何时采取强制行动，具体包括：
- 响应引导：实时调整模型对特定用户提示的理解和响应方式，以防止有害输出。例如，如果分类器检测到用户可能正在尝试生成垃圾邮件或恶意软件，系统可以自动向模型的系统提示中添加额外指令，以引导其响应。在少数极端情况下，系统甚至可以完全阻止模型做出响应。
- 账户级强制行动：团队会调查违规模式，并可能采取账户层面的额外措施，包括警告，在严重情况下甚至终止账户。此外，系统还具备防御机制，以阻止欺诈性账户的创建和使用。
构建这些强制执行系统是一项巨大的挑战，不仅涉及机器学习研究来设计它们，还需要工程解决方案来实现。例如，分类器必须能够处理数万亿的输入和输出令牌，同时最大限度地减少计算开销，并避免对良性内容的错误执行。
持续监控与威胁情报分析
除了单一提示和个体账户，AI研发机构还全面监控有害流量，以理解特定危害的普遍性并识别更复杂的攻击模式。这项工作涵盖：
- 模型洞察与观察：利用内部洞察工具，以保护隐私的方式，通过将对话分组为高级主题集群来衡量模型在真实世界中的使用情况并分析流量。这项研究（例如关于模型使用对用户情感影响的研究）可以为防护措施的构建提供信息。
- 分层摘要技术：为监控计算机使用能力或潜在的网络有害使用，团队采用分层摘要技术，将个体交互浓缩成摘要，然后分析这些摘要以识别账户层面的问题。这有助于发现仅在聚合状态下才显示为违规的行为，例如自动化影响操作和其他大规模滥用。
- 威胁情报：深入研究模型最严重的滥用情况，识别现有检测系统可能遗漏的对抗性使用和模式。这包括将滥用指标（如账户活动异常激增）与典型账户使用模式进行比较，以识别可疑活动，并将外部威胁数据（如开源存储库或行业报告）与内部系统进行交叉引用。团队还会监控潜在恶意行为者活动的渠道，包括社交媒体、消息平台和黑客论坛，并定期分享发现，以增强行业整体的安全防御能力。
展望未来：共建AI安全生态
AI使用安全防护的重要性不言而喻，任何单一组织都难以独立应对。因此，AI研发机构积极寻求来自用户、研究人员、政策制定者和民间社会组织的反馈与合作。同时，通过持续开展的漏洞赏金计划，鼓励公众测试其防御系统并提供反馈。
为了持续推进这项关键工作，AI研发机构正积极招募人才，以应对这些复杂挑战。共建安全、负责任的AI生态，是全社会的共同使命。
