生成式AI的社会与伦理风险评估

首发平台：AI之星网(www.AIstar.news)

随着生成式人工智能（Generative AI）在多个领域取得突破性进展，其应用范围已从撰写书籍和设计图形扩展至多种功能。然而，这类技术的快速发展也带来了潜在的社会和伦理风险。为确保生成式人工智能系统的开发与部署具备高度责任感，一项新的研究提出了一种三层次框架，用于全面评估人工智能系统的社会与伦理风险。

该三层次框架分别从人工智能系统能力、人类交互和系统性影响三个维度出发，综合分析技术可能导致的风险。第一层次评估关注人工智能的技术能力——例如系统产出虚假信息或误导性内容的可能性，这是衡量其安全性的重要基础。然而，仅评估技术能力并不足以完全预测潜在风险。研究指出，生成式AI的实际风险更多地取决于其应用场景及使用者的具体行为。

人类交互评估是第二层次，它侧重分析用户在如何使用人工智能有何不同体验。例如，系统是否按预期运行？是否存在针对特定群体的意外副作用？第三层次系统性影响则聚焦人工智能嵌入到更大社会结构中的后果。研究发现，许多风险在仅在技术大规模应用后变得显现，例如对劳动力市场、公共信任或环境的潜在影响。

通过跨越三个层次的综合评估，这一框架不仅能够检测人工智能模型的能力，更能指向具体风险是否可能转化为实际的危害并广泛传播。例如，通过结合信息准确性与用户行为的研究，可揭示生成式AI在错误信息传播中的复杂影响。

研究还对现有的AI安全评估方法进行梳理，发现当前的评价体系存在三大主要缺口：

1. 上下文不足：大多数评估方法仅关注人工智能自身能力，而对系统在人类交互以及系统性影响方面的评估仍较少。
2. 风险特定指标有限：在具体风险领域（如隐私泄露、错误信息）中，评估手段较为单一，许多重要的风险尚未得到充分关注。
3. 多模态失衡：现有评估多集中于文本生成，然而当AI引入图像、音频或视频等多模态输出时，新的风险形式开始显现，这些领域的评估仍是空白。例如，一则涉及图像的误导性内容可能比文字更加难以察觉。

确保生成式人工智能的安全性是一项复杂任务，需要各方共同承担责任。研究指出，人工智能开发者在评估技术能力方面具备优势，应用开发者及政府机构则在功能性评估与外部影响分析中更具专业性。而公共利益相关方，如社会经济学家和环境专家，则能够预测技术规模化应用后的长远影响。

这种分布式责任并非划分明确，而是依据不同参与者最适合评估的具体层次有所侧重。研究呼吁建立跨领域协同合作机制，以构建一个更全面的人工智能安全评估生态。

尽管当前的安全评估已逐步覆盖更多风险领域，研究者建议将现有评估工具重新调整并引入生成式AI模型自身参与评估。以虚假信息传播为例，不少关于公众信任和可信度的成熟方法可以用于研究新的风险表现。但同时，这类方法仍存在重要局限，需要进一步创新评估方法，尤其是在交互和系统性影响层面。

生成式人工智能驱动的技术革命正在加速到来。为确保技术能够安全、负责地应用于社会，各方必须加强协作，共同发展一个强韧且包容的评估框架。研究者呼吁，所有有关各方都应认识到安全评估的紧迫性，将技术创新与社会责任结合，推动人工智能技术在安全与效率之间得到更好的平衡。

这项研究由Laura Weidinger等团队联合完成，进一步开放相关技术评估案例供公众参与，为推动智能技术负责任发展提供新思路。

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