Survey: 大语言模型安全

文章全面综述了大语言模型（LLMs）的安全性问题，探讨了其在价值偏差、对抗性攻击的鲁棒性、误用风险以及自主人工智能风险四个主要方面的潜在威胁及应对策略。此外，文章还延伸讨论了与LLM安全性相关的领域，包括代理安全、可解释性在模型安全中的作用、行业内的技术路线图以及全球治理框架等。作者通过系统性分类，总结了当前研究的不足，并提出了未来发展的潜在方向。文章旨在为学术界、产业从业者及政策制定者提供参考，推动LLM的安全集成与负责任应用，以实现人工智能技术的社会进步与福祉。

1 大语言模型安全的研究

论文提出了一种系统的分类方法，将LLM的安全性分为四个主要风险领域（价值偏差、对抗攻击、误用、自主AI风险）以及相关领域（代理安全、可解释性、技术路线图和治理）。这种分类方法提供了对LLM安全问题的清晰认识，有助于深入理解和应对不同类型的风险。

• · 跨学科的治理视角：论文强调了AI治理框架的重要性，提出了从国际合作、技术监督、伦理标准到合规框架的综合治理措施。这种多维度的治理策略反映了AI安全的全球性和复杂性，为政策制定者提供了实践指导。

• · 自主AI的潜在风险：文章指出，随着LLM趋向于具备更高级的自主能力，其可能发展出“自我保护”和“资源获取”等趋向，带来不可预测的社会和伦理风险。这一观点揭示了自主AI发展的潜在威胁，并呼吁对此进行理论化和实证研究。

• · 对可解释性的双刃剑效应的讨论：作者不仅强调了可解释性在提升模型安全和对齐人类价值方面的重要性，还探讨了其潜在风险，包括可能被滥用、误解或加速不可控风险的发展，这对未来的技术应用提出了警示。

• · 技术路线图和行业实践比较：论文系统总结了不同企业（如OpenAI、Google DeepMind、Anthropic等）在LLM安全实践中的策略，对比了其在训练、评估和部署阶段的技术路径，为业界的技术发展和改进提供了参考。

2 结语

本文全面探讨了大语言模型的安全性问题及其应对策略，从技术、治理和社会层面提出了改进方向，以实现其安全、负责任的应用。

论文题目： Large Language Model Safety: A Holistic Survey

论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.17686

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