我们是否过度信任 AI 说"不"的能力
MIT Technology Review 刊文指出,AI 的拒绝能力已成为 AI 安全的"承重墙",但这一机制并不可靠。Anthropic 2021 年提出模型应"有用、诚实、无害",如今各大公司通过红队测试和 AI 训练 AI 的方式让模型学会拒绝有害提示词,但拒绝机制基于概率,determined miscreants 已多次突破。
MIT Technology Review 刊文指出,AI 的拒绝能力已成为 AI 安全的"承重墙",但这一机制并不可靠。Anthropic 2021 年提出模型应"有用、诚实、无害",如今各大公司通过红队测试和 AI 训练 AI 的方式让模型学会拒绝有害提示词,但拒绝机制基于概率,determined miscreants 已多次突破。
Microsoft 合伙人研究经理 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论了评测如何推动当前 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界,以及模型在超出传统基准测试时出现的"意外失败"。她指出,当结果偏离预期时,仔细审视训练数据至关重要,并分享了使用当前 AI 系统的实用建议。