为确保人工智能技术安全发展，谷歌DeepMind与多家研究机构联合提出全新风险评估框架
近日，谷歌DeepMind与剑桥大学、牛津大学、多伦多大学、蒙特利尔大学、OpenAI、Anthropic等多家知名机构合作，提出了一套针对通用人工智能（AI）模型的全新评估框架。这一框架旨在识别人工智能系统潜在的极端风险，并为行业打造更加安全、透明的AI开发流程提供指导。
随着AI的能力不断提升，研究人员已能通过多种手段识别AI系统中的不当行为，例如误导性陈述、偏见决策或未经许可重复版权内容等。然而，面对具备操控性、欺骗性、网络攻击能力等潜在危险技能的强大通用AI模型，现有的评估方法已显不足。DeepMind与合作伙伴呼吁，AI开发者需对新系统的“极端风险”展开更深入的研究与评估，以便采取更具针对性的责任措施。
未来，通用人工智能可能掌握的新危险技能包括但不限于：开展网络攻击、在对话中欺骗或操控人类、帮助设计或获取武器，以及远程操控其他高风险人工智能系统等。一旦这些能力被具恶意意图的人利用，或因系统自身的错配行为被触发，其后果可能极其严重。
根据这套新框架，AI开发者需要从两个关键角度进行评估：
- 危险能力：模型是否具备威胁安全、操纵人类或规避监管的能力。
- 能力使用倾向：模型是否倾向于将这些能力应用于伤害性行为。
通过大量实际测试和对AI内部机制的分析，评估结果可以帮助开发团队判断是否存在极端风险的所有“必要条件”。特别是在多个危险能力同时出现时，风险可能呈现显著上升趋势。
例如，在某些情况下，AI可能不直接呈现全部危险能力，但可以借助人类或其他AI系统协作完成。为此，提出框架的研究团队强调：一旦AI系统的能力配置能够充分支持极端风险，其开发者必须承担比以往更高的安全责任。
这套新框架为AI开发过程的安全治理提供了全面的思路，涵盖从模型训练到部署的每个关键环节：
- 负责任的模型训练：开发者需提前识别并处理可能带来的早期风险。
- 负责任的模型部署：在充分评估风险的前提下，明确何时、如何以及是否部署具备潜在风险的模型。
- 增强透明度：对模型可能带来的威胁保持公开透明，为利益相关方提供可操作的数据与建议。
- 强化安全性：为可能引发极端风险的模型实施强有力的信息安全控制手段。
研究团队还提出了一份蓝图，将模型评估嵌入整个AI开发生命周期中。开发者需要在训练期间持续进行评估，并允许外部独立研究者参与测试，以实现更高的客观性与可靠性。这些评估数据将直接为监管、质控及决策提供支撑。
目前，DeepMind等机构已在模型评估技术领域迈出了重要的第一步，但研究团队也坦言，要完全捕获AI潜在的所有风险，需要技术和制度层面的进一步突破。模型评估不是万能良方，某些风险可能与模型外部因素有密切关联。然而，结合全面的风险评估工具和严谨的行业标准，无疑是减少未来潜在威胁的重要手段。
研究人员呼吁，AI开发者、企业、政府及相关社群需共同制定标准，构建覆盖全面的安全开发与部署机制。他们坚信，追踪潜在风险属性并在早期作出有效应对，是每一位站在人工智能前沿的开发者不可推卸的责任。
这一评估框架的提出标志着AI安全治理领域的一次重要进步，也为通用AI技术的发展指引了更加负责任的路径。未来，各方携手合作，将有助于确保AI技术以更加安全、透明的方式造福全人类。
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AI的责任框架提出，不仅让技术有了规则，更让人类与AI的关系有了保障，未来更有前途。