允中 发自 凹非寺
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最近,OpenAI宣布,表示计划投入更多资源并成立新的研究团队,研究如何确保人工智能对人类的安全性,最终实现用人工智能来监督人工智能,并提出了新概念「自动对齐研究员」。
无独有偶,2023WAIC世界人工智能大会上,RealAI已将「自动对齐研究员」这一人工智能安全提升方法落地了。
清华大学人工智能研究院孵化企业瑞莱智慧RealAI发布全新人工智能安全平台RealSafe3.0,该平台功能与OpenAI提出的「自动对齐研究员」类似——
通过自动化的训练方法优化大模型,以期在通用人工智能加速赋能人类社会的同时,为人类筑起抵御人工智能威胁的安全之盾。
瑞莱智慧联合创始人、算法科学家萧子豪认为,大模型“落地难”的本质在于,当前仍处于“野蛮生长”阶段,还没有找到场景、风险和规范三者之间的平衡点。而在探寻这一平衡点的过程中,缺少易用和标准化的工具,即在技术层面上缺乏有力抓手,能够科学评判大模型在场景中能否同时满足规范和低风险,且能够进一步定位问题并给出优化建议,助力模型上线运行。
集成主流及RealAI独有的世界领先的安全评测技术,RealSafe3.0版本能够提供端到端的模型安全性测评解决方案,解决当前通用大模型安全风险难以审计的痛点问题。
相较上一版本,RealSafe3.0新增了对通用大模型的评测,在评测维度上,它已覆盖数据安全、认知任务、通用模型特有漏洞、滥用场景等近70个评测维度,全方位多维度地评测通用大模型的性能,且未来还会持续扩增测评维度的数量。
对黑盒不可解释的通用大模型,自研红队对抗模型取代人工设计问题。该模型数据集中,不仅包含了自有数据集,还包含了模型自生成的数据,因此它能够自动化地挖掘出更多的漏洞,真正从源头上缓解安全问题。
教练模型则通过对被测大模型进行多轮次的提问-回答训练,并以训练好的评分模型对问答结果进行评分,再将评分结果反馈给大模型,使其不断强化学习到好坏答案的要点及区别,直至问答能力逐步迭代至最优。
除了定制化的训练框架,教练模型理想的模型效果还得益于夯实的数据基础,瑞莱智慧自有数据集经过数十位价值观领域的专家论证,以确保输入的数据无误,质量高且领域多元,未来也将持续更新补充。
除此之外,瑞莱智慧还升级了能够防范生成式人工智能恶意滥用的DeepReal2.0。
据悉,DeepReal此前名为深度伪造内容检测平台,现已正式更名为生成式人工智能内容检测平台,因为它除了能够检测Deepfake内容,还新增两个功能模块,可以检测Diffusion、LLM这两类新方法生成的数据,支持对图像、视频、音频、文本进行是否伪造的检测。
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