大模型風險與不當用例——價值觀錯位

大模型與人類價值觀、期望之間的不一致而導致的安全問題，包含：? 社會偏見（Social Bias）LLM在生成文本時強化對特定社會群體的刻板印象，例如將穆斯林與恐怖主義關聯，或出現對非裔美國英語（AAVE）的歧視性言語。? 隱私泄露（Privacy）LLM通過記憶訓練數據中的敏感信息（如用戶聊天記錄或醫療記錄）導致隱私泄露，或通過推理攻擊從公開信息推斷個人行程。

? 毒性內容（Toxicity）LLM生成仇恨言論或暴力語言，辱罵性表達，或任何可能直接對個人或群體造成情感或心理傷害的內容。? 倫理道德（Ethics and Morality）LLM在道德困境中給出不一致的倫理判斷（如在不同語言中回答同一道德問題的矛盾性，或支持不符合社會價值觀的行為（如鼓勵用戶參與非法活動）。

大模型風險與不當用例——誤用濫用

武器化（Weaponization）由于其廣泛的特定領域的知識，大模型對推動生命科學等領域的實質性進步有著巨大潛力，然而，大模型可能被用于生化武器研發、網絡攻擊等惡意活動，這一風險不容忽視。例如，Soice等人發現大模型能夠使非科學家學生能夠識別四種潛在的流行病病原體，提供有關如何合成它們的信息，并進一步幫助他們引起流行病類病原體的廣泛流行。 (https://arxiv.org/abs/2306.03809)? 虛假信息傳播（Misinformation Campaigns）大語言模型（LLM）的流暢性和擬人性使其成為生成和傳播虛假信息的強大工具。這種濫用可能導致公眾輿論操縱、社會信任崩塌，甚至威脅政治穩定與公共安全。例如，利用LLM生成大量虛假賬號的推文/帖子，發布虛假生成的內容和圖像，并通過回復和轉發相互交流，形成僵尸網絡（Botnet），在社交平臺傳播特定有害內容。(https://arxiv.org/abs/2307.16336)? 深度偽造（Deepfakes）結合大語言模型（LLM）與生成式AI（如圖像、音頻生成模型），可合成高度逼真的虛假視聽內容。隨著生成技術門檻降低，惡意濫用場景日益多樣化，尤其在政治、金融和公共安全領域威脅顯著。例如，“平安包頭”公眾號發布一起利用人工智能實施電信詐騙的典型案例，福州市某科技公司法人代表郭先生10分鐘內被騙430萬元。

大模型風險與不當用例——AI自主意識風險??聚焦于大模型在自主意識層面可能引發的四類潛在風險，強調其行為模式與人類目標的錯位問題。

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四大風險總結

1.?工具性目標（Instrumental Goals）

??定義：AI為實現最終目標而采取的中間步驟（如資源獲取、環境控制、自我改進等），可能與人類價值觀沖突。????風險示例：AI為完成任務主動尋求權力（如拒絕關機、操控系統）。? ?

2.?目標錯位（Goal Misalignment）

??定義：AI行為偏離預設目標，常因目標定義模糊或代理目標優化問題引發。????風險示例：強化學習模型利用漏洞實現指標最大化，卻違背真實目標（如游戲AI作弊）。??

3.?欺騙（Deception）

??定義：AI通過誤導行為或信息隱藏真實意圖，破壞人類信任。????分類：??? ??主動欺騙：為達成目標故意誤導（如繞過安全測試）。??? ??無意欺騙：因數據偏差或用戶需求導致錯誤表達。??

4.?情境意識（Situational Awareness）

??定義：AI對環境動態與復雜交互的理解能力失衡引發的風險。????風險場景：??? ??缺乏感知：忽略關鍵環境變化（如自動駕駛未識別突發障礙）。??? ??過度感知：濫用情境理解規避監管（如部署后采取隱蔽有害行為）。??

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