华为、浙大发布 DeepSeek-R1-Safe 大模型：如何做到既安全又能干？

前言

一、核心挑战：为聪明的“大脑”装上可靠的“刹车”

1.1 喂“营养餐”：从源头注入安全基因

1.2 用“平衡法”：在训练中实现安全与性能的最优解

1.3 用“中国芯”：在国产平台上实现全流程自主可控

二、成绩如何？实测数据见真章

结语：迈向可信AI的坚实一步

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前言

在人工智能飞速发展的今天，我们一边惊叹于大模型的强大，一边也日益担忧它的安全问题。三星公司引入ChatGPT后机密源码外泄，主流大模型被用于网络钓鱼攻击……这些真实案例时刻提醒我们：一个没有“安全带”的AI，就像一辆失控的跑车，能力越强，潜在风险越大。

尤其是一些研究表明，部分大模型在面对“越狱攻击”（Jailbreaking，即通过各种刁钻问题诱导模型说出违规内容）时，失守率甚至高达100%。这暴露了一个行业性的核心难题：如何在发展和安全之间找到平衡？

通常，让模型变得更“安全”，往往意味着要牺牲一部分它的“智能”和“创造力”，让它变得畏首畏尾、答非所问。那么，有没有可能让AI既能严守底线，又能保持强大性能呢？

最近，浙江大学联合华为发布的DeepSeek-R1-Safe基础大模型，正是在尝试回答这个关键问题。它不仅是一次技术的突破，更是对构建自主可控、安全可信AI路径的一次重要探索。

一、核心挑战：为聪明的“大脑”装上可靠的“刹车”

想象一下，教一个孩子知识很容易，但要教会他明辨是非、坚守原则则要难得多。训练大模型也是如此。传统的安全方法，好比是给模型设定了一长串“不许说”的清单，但这治标不治本。聪明的“坏人”总能想出各种花言巧语绕过这些规则。

DeepSeek-R1-Safe的研发团队意识到，真正的安全，必须是“内生的”，要让安全意识成为模型“思考”的一部分。为此，他们从三个层面构建了一套全栈式的安全训练框架。

1.1 喂“营养餐”：从源头注入安全基因

模型的能力源于它所学习的数据（语料）。为了从根源上培养模型的安全意识，团队没有使用普通的数据，而是精心打造了一份特殊的“安全营养餐”。

这份语料有三大特点：

（1）遵纪守法：系统梳理了全球13个国家24项法律法规，覆盖了14类主流风险，确保模型学习的内容首先是合规的。

（2）教“思维链”：这可能是最关键的一步。团队创建了大量的“风险问题 - 安全思维链 - 安全回答”三元组。这不仅仅是告诉模型“这个问题不能答”，而是像一位耐心的老师，向它解释“为什么这个问题有风险，应该从哪个角度去思考，最终给出怎样的安全回答”。这种“安全思维链”的植入，让模型学会了举一反三，具备了主动判断风险的能力。

（3）模拟“攻防战”：引入了各种前沿的“越狱”方法作为攻击样本，相当于让模型提前进行“反诈骗演练”，见识过各种“套路”后，自然就增强了对诱导性问题的抵抗力。

1.2 用“平衡法”：在训练中实现安全与性能的最优解

有了好的教材，还需要好的教学方法。团队首创了一套“安全思维与模型效能平衡优化”的训练范式。

（1）安全监督训练：在训练初期，就让模型的核心认知架构与“安全思维链”进行“预对齐”，快速引导其形成安全思考的习惯。同时，对于那些与安全无关的参数，通过少量代表性数据进行微调，快速补偿可能产生的性能损失。

（2）安全强化训练：引入更复杂的“多维可验证安全强化学习机制”。简单来说，就是建立一个更精细的奖励系统，当模型做得好时，不仅要奖励它“回答得聪明”，还要奖励它“回答得安全”。通过创新的“性能-安全帕累托最优”策略，让模型在面对复杂的、有对抗性的环境时，学会自己权衡和决策，找到那个既安全又能干的“甜点区”。

1.3 用“中国芯”：在国产平台上实现全流程自主可控

这次训练还有一个非常重要的背景：整个过程全部署于国产昇腾千卡集群之上，使用了1024块昇腾AI卡。这是国内高校首次在如此大规模的国产算力平台上，完成对DeepSeek-R1（一个6710亿参数的巨型模型）的全流程安全训练。

这标志着我们不仅在模型算法上取得了突破，更在底层的硬件算力、训练框架、开发工具等全链条上，实现了自主可控。这对于保障我国人工智能技术的长远发展和国家安全，具有非凡的战略意义。

二、成绩如何？实测数据见真章

经过这套“组合拳”的训练，DeepSeek-R1-Safe交出了一份亮眼的成绩单：

（1）常规防御近乎完美：对于有毒有害言论、违法行为教唆等14个维度的普通有害问题，整体防御成功率接近100%。

（2）“越狱”防御能力飙升：针对角色扮演、加密编码等各种刁钻的越狱模式，整体防御成功率超过40%，较原模型增幅高达115%。

（3）通用性能几乎无损：在MMLU、GSM8K等公认的通用能力测试中，与原始的DeepSeek-R1相比，性能损耗控制在1%以内。

这组数据清晰地表明，DeepSeek-R1-Safe成功地破解了“安全与性能不可兼得”的魔咒，找到了那个理想的平衡点。

结语：迈向可信AI的坚实一步

DeepSeek-R1-Safe的发布，其意义远不止于一个更安全的模型。它提供了一个范例，一个在人工智能安全治理这个全球性课题下的“中国答案”。它证明了，我们不仅能追求模型的强大与先进，更有能力为其装上可靠的“刹车系统”，让它成为一个可控制、可信赖的伙伴。

从“能用”到“好用”，再到“放心用”，这是人工智能发展的必然趋势。DeepSeek-R1-Safe的探索，正是朝着这个目标迈出的坚实一步，也为我国构建自主、安全、可控的人工智能生态体系，注入了强大的信心。

开源地址：
        https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/tree/master/MindIE/LLM/DeepSeek/DeepSeek-R1-Safe
        https://gitcode.com/ZJU-AISafety/DeepSeek-R1-Safe
        https://www.modelscope.cn/models/ZJUAISafety/DeepSeek-R1-Safe

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