AI安全

AI安全是人工智能（AI）领域内的一个专门领域，致力于防止AI系统产生意外和有害的后果。随着模型变得越来越强大和自主，确保它们可靠、可预测地运行，并与人类价值观保持一致至关重要。AI安全的首要目标是理解、预测和减轻潜在风险，从系统故障造成的近期事故到与高度先进的AI相关的长期问题。该领域将技术研究与实际应用相结合，以构建强大而值得信赖的深度学习系统。

AI安全的关键支柱

人工智能安全研究侧重于几个核心领域，以确保系统可靠并按预期运行。这些支柱对于负责任地开发和部署人工智能模型至关重要。

• 鲁棒性： 即使面对意外或被操纵的输入，AI系统也应可靠地运行。这里的一个关键挑战是防御对抗性攻击，其中恶意输入旨在导致模型失败。例如，像目标检测模型Ultralytics YOLO11这样的安全关键模型必须能够抵御轻微的、难以察觉的图像修改，这些修改可能导致其错误识别物体。
• 可解释性： 这涉及使 AI 决策过程对人类来说是可以理解的。可解释性也称为 可解释 AI (XAI)，可帮助开发人员调试模型、验证其推理并建立用户信任。
• 对齐： 这一支柱侧重于确保 AI 的目标和行为与人类的意图和价值观保持一致。 随着 AI 系统变得越来越自主，防止它们追求可能导致负面结果的意外目标是一个核心问题，机器智能研究所 (MIRI) 等组织正在探索这一概念。
• 控制： 这指的是我们监督并在必要时关闭 AI 系统的能力，而无需它抵抗或寻找变通方法。 开发可靠的“关闭开关”是保持对强大 AI 控制的基本方面。

人工智能安全与人工智能伦理

虽然密切相关，但 AI 安全和 AI 伦理 解决了负责任 AI 的不同方面。

• 人工智能安全 主要是一门技术学科，专注于预防事故和意外的有害行为。 它处理诸如“该系统在所有条件下都能按设计运行吗？”以及“我们如何防止模型因错误而造成损害？”等问题。 它的重点是可靠性和可预测性。
• AI 伦理是一个更广泛的领域，关注 AI 的道德影响和社会影响。它解决了公平性、算法偏见、数据隐私和问责制等问题。它会提出诸如“我们应该构建这个系统吗？”以及“它的使用会产生什么社会后果？”之类的问题。

简而言之，AI 安全确保 AI 执行其应该执行的操作，而 AI 伦理确保其应该执行的操作是好的。两者对于负责任的 AI 开发都至关重要。

实际应用

人工智能安全原则已应用于关键领域，以最大限度地降低风险。

1. 自动驾驶汽车：无人驾驶汽车依赖于广泛的 AI 安全措施。它们的感知系统必须非常强大，才能在恶劣天气或传感器部分受阻时正常工作。内置了冗余机制，因此如果一个系统（如摄像头）出现故障，其他系统（如 LiDAR）可以接管。决策算法在模拟中经过严格测试，以处理无数的极端情况，这是像 Waymo 这样的公司安全研究的核心实践。
2. 医疗保健：在医学图像分析中，诊断疾病的AI模型必须高度可靠。AI安全技术用于确保模型不仅提供诊断，还指示其置信度。如果模型不确定，它可以标记该病例以供人工审核，从而防止误诊。这种“人工参与”方法是AI驱动的医疗保健解决方案中的一项关键安全功能。

像 OpenAI Safety Research 和 Google DeepMind 的 Safety & Alignment 团队这样的领先研究机构正在积极应对这些挑战。NIST AI 风险管理框架等框架为组织实施安全措施提供了指导。随着 AI 技术的进步，AI 安全领域对于在避免其潜在陷阱的同时利用其优势将变得更加重要。有关更多信息，您可以浏览人工智能安全中心和未来生命研究所的资源。持续的模型监控和维护是确保长期安全的另一项关键实践。