近日，围绕生成式人工智能（Generative AI）的社会与伦理风险评估问题，Laura Weidinger等多位学者发布了一项具有开创性意义的研究，提出了一种三层次的评估框架，为未来生成式人工智能技术的安全性和责任性使用指明了方向。
背景与挑战：生成式AI的潜在风险日益突出
生成式人工智能技术正在以惊人的速度改变多个领域，从文本生成到图像设计再到音视频创作，其创新和应用潜力备受瞩目。然而，这些技术的快速发展也带来了与日俱增的社会与伦理风险，例如错误信息传播、隐私泄露、就业岗位替代等问题。现有评估方法大多聚焦于系统能力，却较少涉及人机交互中的具体风险或技术在社会系统中产生的深远影响，这使得全面、科学的风险管理难以推进。
三层次框架：完善AI风险评估的基础
为了针对性地解决这一问题，研究团队在本次研究中提出了一个三层次的风险评估框架：
1. 能力评估：重点关注生成式AI系统本身在技术能力层面的表现，例如是否容易生成错误或误导性内容。该层次评估为AI系统的基础安全性提供重要指标。
2. 人机交互评估：专注于用户与AI系统在实际使用场景中的互动，例如用户体验如何、AI是否按预期运行、不同用户群体之间的影响是否存在差异。不过，评估也需探究潜在的技术副作用和意外影响。例如，某些AI应用可能在无意中加剧了特定群体的不平等。
3. 系统性影响评估：集中于AI系统在宏观社会环境中的深远影响，包括技术应用对劳动市场、社会信任度以及自然环境的潜在影响。只有在这些层面进行长期观察和系统分析，才能全面洞察风险的具体表现形式与传播路径。
这三层次评估框架可将风险分析从模型自身能力拓展到社会情境中的实际表现，为生成式AI的安全性提供一个全面的评估路径。
关键发现：当前评估存在的三大空白
研究通过对现有生成式AI安全评估的全面梳理与分析，发现当下主要存在三大关键空白：
1. 缺乏情境化评估：目前的大多数评估仅局限于AI研究环境中的技术能力测试，未充分研究其在人类实际使用和社会嵌入中的表现。
2. 风险特定评估不足：对具体风险领域（如偏见、隐私泄露）的评估覆盖面有限，且对一些风险类型的测量方式过于狭隘，未能顾及可能更深层或隐藏的危害。
3. 多模态评测匮乏：尽管生成式AI正逐步迈向多模态形式（文字、图像、音频、视频互相交织），目前的评估方法大多集中于文本输出，导致其他模态的潜在风险被忽视。例如，图像生成中的错误可能比纯文本生成更为敏感和广泛，尤其是在涉及人像或社会敏感题材时。
实践意义与责任分工：构建安全生态
论文同时强调，生成式人工智能安全评估是一项需要多方协作的共同责任：
– AI开发者：对 AI 系统技术能力的深入分析负主要责任，需确保开发及发布过程的安全性与透明度。
– 应用开发者和公共机构：评估特定功能对用户的影响以及由此可能引发的外部性问题，例如针对不同用户群体的潜在差异化风险。
– 社会公众与政府部门：应从更广泛的社会经济与环境角度，预见并评估生成式 AI 带来的系统性影响，保障公众利益。
研究指出，从现有方法中汲取经验、并适当调整以适应新风险场景是实际操作的第一步。与此同时，也需特别关注技术创新为评估工具本身带来的新可能，例如利用生成式AI模型本身来辅助完善风险评估。
未来方向：安全与创新协同发展
随着生成式人工智能在全球范围内的广泛应用，学者呼吁行业、学术界以及政府机构携手合作，构建一个多层次、跨机构的评估生态体系。这不仅是确保技术发挥积极作用的基础，更是减少潜在风险、保障社会安全与公平的重要一步。
该研究为生成式AI的安全性提供了一套科学而实用的框架，也提醒技术开发与社会应用之间始终需要一份谨慎和责任感。只有在创新与安全的协同发展中，人工智能的未来才能更加光明和可持续。
[AI之星网出品] [生成式人工智能安全评估] [AI风险管理与多方协作] [生成式AI三层次评估框架] [人工智能社会与伦理风险] [机器姬][真机智能][机器洞察网][AI之星网][风投高科网][猛虎财经网][硅基科学网]
科技的进步必须以安全为前提，创新的天空需要责任来撑起，这才是未来该有的样子！
评估体系不完善，等于看着猛兽在跑道上撒欢，看来安全红线不能仅停留在口头上！