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AI时代的安全保卫战：AI安全风险综述及其对模型算法研发者的十条忠告

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在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。然而，随着AI技术的广泛应用，其带来的安全挑战也日益凸显。作为一名网络安全从业者，我深知AI安全风险的复杂性和严峻性。在此背景下，《人工智能安全治理框架1.0版》（以下简称《框架》）的出台，为我们提供了一套全面的治理指导，以确保AI技术的健康发展。
人工智能安全治理框架的出台背景
AI技术的快速发展，使得其在医疗、金融、交通等多个领域的应用日益广泛。然而，随之而来的是对数据隐私的侵犯、算法偏见、模型窃取等问题的担忧。这些风险不仅威胁到个人隐私和数据安全，还可能引发社会伦理和法律问题。因此，制定一套全面的安全治理框架，对于引导AI技术的健康发展至关重要。
人工智能安全治理框架的目的
《框架》的发布，旨在贯彻我国提出的《全球人工智能治理倡议》，确立包容审慎、确保安全，风险导向、敏捷治理，技管结合、协同应对，开放合作、共治共享的治理原则。其核心目的在于，通过对人工智能安全风险的识别和管理，促进AI技术的负责任使用，保护个人和社会的利益。
人工智能安全治理框架的总体内容概述
《框架》从多个维度对人工智能的安全风险进行了分类，并提出了相应的治理措施。总体内容主要包括以下几个方面：
1. 内生安全风险：包括模型算法安全、数据安全风险、系统安全风险。
2. 应用安全风险：涉及网络域、现实域、认知域、伦理域安全风险。
各类安全风险清单
在内生安全风险方面，详细风险包括：
- 模型算法安全风险：可解释性差、偏见/歧视、鲁棒性弱、被窃取/篡改、输出不可靠内容、对抗攻击等。
- 数据安全风险：违规收集使用数据、训练数据含有不当内容、数据投毒、训练数据标注不规范、数据泄露等。
- 系统安全风险：缺陷/后门被攻击利用、算力安全、供应链安全等。
在应用安全风险方面，详细风险包括：
- 网络域安全风险：信息内容安全、混淆事实/误导用户/绕过鉴权、不当使用引发信息泄露、滥用域网络攻击、模型复用的缺陷传导等。
- 现实域安全风险：诱发传统经济社会安全、用于违法犯罪活动、两用物项和技术滥用等。
- 认知域安全风险：加强“信息茧房”效应、用于开展认知战等。
- 伦理域安全风险：加剧社会歧视偏见、扩大智能鸿沟、挑战传统社会秩序、未来脱离控制等。
对模型算法研发者的安全开发指引
对于模型算法研发者而言，《框架》提供了一系列的安全开发指引，以确保AI系统的安全性和可靠性。这些指引包括但不限于：
1. 增强模型算法的可解释性和可预测性：通过提供明确的系统内部构造、推理逻辑说明，增强模型的透明度。
2. 建立安全开发规范：在AI的设计、研发、部署、维护全过程中实施安全开发规范。
3. 加强数据安全管理：对训练数据进行严格筛选，确保数据的合规性和安全性。
4. 防范系统安全风险：加强对聚合多个AI模型的平台的风险识别和监测，防止恶意行为或攻击入侵。
具体包括十条指引
(a)研发者应在需求分析、项目立项、模型设计开发、训练数据选用等关键环节，切实践行“以人为本、智能向善”理念宗旨，遵循科技伦理规范，采取开展内部研讨、组织专家评议、科技伦理审查、听取公众意见、与潜在目标用户沟通交流、加强员工安全教育培训等措施。
(b)研发者应重视数据安全和个人信息保护，尊重知识产权和版权，确保数据来源清晰、途径合规。建立完善的数据安全管理制度，确保数据安全性和质量，以及合规使用，防范数据泄露、流失、扩散等风险，人工智能产品终止下线时妥善处理用户数据。
(c)研发者应确保模型算法训练环境的安全性，包括网络安全配置和数据加密措施等。
(d)研发者应评估模型算法潜在偏见，加强训练数据内容和质量的抽查检测，设计有效、可靠的对齐算法，确保价值观风险、伦理风险等可控
(e)研发者应结合目标市场适用法律要求和风险管理要求，评估人工智能产品和服务能力成熟度
(f)研发者应做好人工智能产品及所用数据集的版本管理，商用版本应可以回退到以前的商用版本，
(g)研发者应定期开展安全评估测试，测试前明确测试目标、范围和安全维度，构建多样化的测试数据集，涵盖各种应用场景。
(h)研发者应制定明确的测试规则和方法，包括人工测试、自动测试混合测试等，利用沙箱仿真等技术对模型进行充分测试和验证，
(i) 研发者应评估人工智能模型算法对外界干扰的容忍程度，以适用范注意事项或使用禁忌的形式告知服务提供者和使用者围、
(j)研发者应生成详细的测试报告，分析安全问题并提出改进方案
个人学习总体印象
《框架》的出台，为AI安全风险的治理提供了明确的指导和建议。它不仅强调了技术层面的防范措施，还强调了综合治理的重要性。例如，在模型算法安全方面，除了技术层面的改进，还需要建立负责任的研发应用体系，以确保AI系统的输出结果可靠、公正。
在实际应用中，我们可以看到AI安全风险的复杂性。例如，深度伪造技术（Deepfake）的滥用，不仅威胁到个人隐私，还可能被用于制造虚假新闻，对社会造成不良影响。因此，对于模型算法研发者而言，遵循《框架》中的安全开发指引，不仅是技术层面的要求，更是社会责任的体现。
此外，AI安全治理也需要社会各界的共同努力。政府、企业、研究机构和公众都应参与到AI安全的治理中来，共同构建一个健康、可持续的AI发展环境。
笔者认为，《框架》的发布，标志着我国在人工智能安全治理方面迈出了重要一步。它不仅为AI安全风险的识别和管理提供了指导，也为AI技术的健康发展提供了保障。对于模型算法研发者而言，遵循《框架》中的安全开发指引，是确保AI系统安全、负责任使用的关键。
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