人工智能安全

人工智能安全是研究如何确保人工智能系统在设计、部署和运行过程中可靠、可控且不会造成意外危害的领域。其核心目标是预防两类风险：一是系统因设计缺陷或数据偏差产生错误输出（如自动驾驶误判障碍物），二是系统被恶意滥用（如利用生成式AI伪造信息）。

1. 基础安全机制

   • 鲁棒性训练：通过向训练数据添加噪声、对抗样本等方式，让AI模型在干扰下仍保持稳定输出。例如图像识别系统需能识别被轻微修改的停止标志。
   • 输出验证：部署第三方检测工具对AI输出进行实时审核，如用事实核查模块验证聊天机器人回答的准确性。
   • 访问控制：对高风险AI系统设置权限分级，确保仅授权用户可调用核心功能，如医疗诊断AI需通过医疗资质认证方可使用。

2. 动态风险应对

   • 持续监控：建立实时反馈循环，监控AI系统的决策异常。例如当自动驾驶车辆频繁急刹时，自动触发模型重新校准。
   • 回滚机制：保存历史版本模型，当更新后出现性能退化时可快速切换至稳定版本。
   • 对抗防御：针对恶意攻击设计防护措施，如检测输入中的隐藏指令（防止黑客通过特殊代码诱导AI违规操作）。

3. 系统级安全保障

   • 形式化验证：使用数学方法证明关键AI系统（如航空控制软件）在所有场景下均满足安全规范，类似芯片设计中的逻辑验证。
   • 冗余设计：在自动驾驶等领域部署多套独立运行的决策模型，通过投票机制降低单点故障风险。
   • 人类监督闭环：设置强制人工审核节点，如金融风控AI将高风险交易自动转交人工复核。

4. 前瞻性治理框架

   • 故障预测模型：通过模拟极端场景（如数据污染、硬件故障）预判系统薄弱环节，提前加固。
   • 安全基准测试：建立标准化测试集（如包含数万种对抗攻击的图像库），量化评估不同模型的安全等级。
   • 跨系统影响分析：研究AI系统与其他基础设施的相互作用，如智能电网AI错误决策可能导致连锁停电事故的模拟推演。