9月7日消息，在今日开幕的2023 INCLUSION·外滩大会上，表示，大模型的安全问题主要是在未经同意的情况下，收集、使用和泄露个人隐私信息。隐私问题既有几率发生在训练过程，也有几率发生在使用的过程中，而大模型的生成能力则让“隐私泄露”的方式变得多样化，造成隐私保护更加困难。

  “为了应对这样一些问题，我们应该大模型对齐技术。”何积丰说，“对齐（alignment）”是指系统的目标和人类价值观一致，使其符合设计者的利益和预期，不会产生意外的有害后果。“如果把AI看作西游记里的孙悟空，‘对齐’就是唐僧的紧箍咒。有了紧箍咒，就能够保证技术不会任意使用能力胡作非为。”

  不过，对齐技术同样面临挑战。首先，对齐的基础，人类的价值观是多元且动态变化的，需要保证大模型为人服务、与人为善；其次，大模型的有用性与无害性之间目标也不完全一致。如何对错误进行相对有效纠正，设好大模型的“紧箍咒”也是挑战。

  因此，对齐技术已成为了一项令人眼花缭乱的跨学科研究，不仅考验技术，也审视文化。

  何积丰介绍，反馈强化学习是实现对齐的技术途径，目前有两种方式，一种方式是通过人工反馈给模型不同的奖励信号，引导模型的高质量输出；另一种方式，事先给大模型提供明确的原则，系统自动训练模型对所有生成的输出结果提供初始排序。“这在某种程度上预示着，不仅智能系统要向人类价值观对齐，人类的训练方法也要向价值观对齐。”何积丰说。 （一橙）

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