《2024生成式大模子安全评估白皮书》全面发达了生成式大模子的发展近况、安全风险、评估步骤、引申案例以及异日瞻望，旨在为行业提供全面的安全评估框架和引申教化，促进生成式大模子本事的安全、可靠、可握续发展。
发展近况
生成式大讲话模子：GPT系列模子不停演进，参数范围、功能和性能冷静提高，在当然讲话处分任务中浮现超卓；Meta LLaMA系列模子参数范围种种，性能出色且开源可商用；国产大讲话模子如MOSS、文心一言、ChatGLM等也取得权贵进展，在不同鸿沟证据伏击作用。
文生图大模子：DALL-E系列、Midjourney和文心一格等模子通过深度学习与对比学习，将当然讲话描述转动为高质地图像，泛泛诈骗于视觉现实生成、艺术创作和图像相识等鸿沟。
多模态大模子：Suno、Sora、CLIP和紫东元始诀别在音乐创作、视频生成、图像与文本皆集镶嵌和多模态交融等方面展现出弘远才调，鼓吹了东谈主工智能在多模态鸿沟的发展。
安全风险
伦理风险：模子可能加重性别、种族偏见与脑怒，传播意志情势危害国度安全，激发学术与教练伦理风险，影响社会服务与东谈主类价值。
张开剩余87%现实安全风险：包括着实与坏心使用风险（如制造坏心软件、传播诞妄信息、违抗法律律例、缺少安全预警机制）、秘密风险（侵扰用户秘密信息、浮现企业高明数据）和常识产权风险（磨练和诈骗阶段存在侵权风险，常识产权保护靠近挑战）。
本事安全风险：靠近挣扎样本挫折、后门挫折、Prompt注入挫折、数据投毒和逃狱挫折等风险，威迫模子的可靠性和用户安全。
安全评估步骤
评估维度：涵盖伦感性（包括偏见和毒性评估）、事实性（评估模子生成妥当事实信息的才调）、秘密性（护理数据秘密和交互数据秘密）和鲁棒性（预计模子挣扎外部热闹的才调）。
评估主见与数据集：针对不同评估维度，接收多种主见（如基于王法、机器学习模子、LLM和东谈主类评估的主见）和数据集（如用于偏见、毒性、事实性评估的种种数据集）进行评估。
挫折模子评估：通过筹算多种挫折步骤（如成员算计挫折、模子反演/数据重建挫折、属性算计挫折和模子索要/窃取挫折），模拟坏心挫折活动，ag百家乐苹果版下载评估模子安全性。
引申案例分析
大讲话模子安全性评估：包括HELM、Trustworthy LLMs、DecodingTrust、SuperCLUE-Safety等评估框架和支小宝安全引申，以及大模子系统安全评估引申，从不同角度对大讲话模子的安全性进行评估和保险。
文生图大模子安全性评估：HEIM从多个维度评估文生图模子安全性，Unsafe Diffusion参谋文生图模子生成不安全图像的问题，Harm Amplification in Text-to-Image Models提倡量化和评估文生图模子伤害放大征象的步骤。
多模态大模子安全性评估：T2VSafetyBench用于评估文生视频模子的安全性，MLLMGUARD是评估多模态大模子安全性的多维度评估套件。
异日瞻望
面向安全的大模子自主演进：构建全人命周期安全框架，包括自动化监控与预警、自我会诊与成立、动态风险评估和妥当性增强，提高模子安全性和鲁棒性。
大模子评估的生息安全风险：评估历程中需护理秘密浮现和挣扎性挫折等风险，确立健全安全评估框架，确保评估历程安全可靠。
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发布于：广东省