免费下载 | 2024生成式大模型安全评估白皮书

《2024生成式大模型安全评估白皮书》的核心内容可以总结如下：

一、生成式大模型发展现状

白皮书首先介绍了生成式大模型的发展历程，包括OpenAI的GPT系列、Meta的LLaMA系列以及国内的文心一言、通义千问等代表性模型。这些模型在自然语言处理、图像生成和多模态融合等领域展现出强大的性能和广泛的应用前景。

二、生成式大模型的安全风险

白皮书总结了生成式大模型面临的三大安全风险类别：

伦理风险：如性别和种族偏见、意识形态传播等。

内容安全风险：如虚假信息、隐私泄露、知识产权问题等。

技术安全风险：如对抗样本攻击、后门攻击、数据投毒等。

三、生成式大模型的安全评估方法

白皮书提出了从技术性能、风险防控、合规性等多个维度构建生成式大模型安全评估框架的建议。具体评估方法包括：

伦理性评估：评估模型是否存在偏见、毒性等问题。

事实性评估：评估模型生成内容是否符合事实。

隐私性评估：评估模型是否泄露隐私信息。

鲁棒性评估：评估模型在面对对抗攻击和分布外数据时的稳定性。

四、实践案例

白皮书详细介绍了多个大模型安全评估的实践案例，如语言模型的整体评估（HELM）、可信度评估（Trustworthy LLMs）、中文安全评估基准（SC-Safety）以及文生图模型的安全性评估（HEIM、Unsafe Diffusion等）。这些案例展示了不同评估方法在实际应用中的效果和价值。

五、大模型安全评估的展望

白皮书对生成式大模型安全评估的未来展望进行了探讨，强调了面向安全的大模型自主演进的重要性，以及评估过程中衍生安全风险的防范。未来的发展需要构建贯穿模型全生命周期的安全框架，提升模型的自我诊断与修复能力，并根据输入数据及运行环境的动态变化自动调整评估与防御策略。

白皮书还特别介绍了蚂蚁集团“支小宝”的三重安全保障框架，其背后是蚂蚁自主研发的大模型安全一体化解决方案“蚁天鉴”，展示了国内机构和企业在探索大模型安全应用方面的优秀实践。

通过系统化的安全评估框架和实践案例分析，白皮书为学术研究、产业实践和政策制定提供了重要参考，旨在推动生成式大模型技术向安全、可信、可持续的方向发展。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------