生成式人工智能(GenAI)代表了人工智能的一個(gè)重大飛躍，能夠創(chuàng)建文本、音頻、圖像、代碼等新穎而逼真的數(shù)據(jù)。雖然這項(xiàng)創(chuàng)新具有巨大的潛力，但它也引發(fā)了人們對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私的嚴(yán)重?fù)?dān)憂。

本文深入探討了生成式人工智的技術(shù)能力及其對(duì)數(shù)據(jù)安全的影響，潛在的漏洞和緩解策略，以及為確保負(fù)責(zé)任和合乎道德的發(fā)展而進(jìn)行合作的必要性。

揭示生成式人工智能的能力

生成式人工智能包含一系列技術(shù)，包括深度學(xué)習(xí)模型，可以從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并生成與原始數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。這種能力在各個(gè)領(lǐng)域開辟了新的途徑，比如合成圖像、視頻、文本等逼真的數(shù)據(jù)。

圖像和視頻生成：創(chuàng)建與現(xiàn)實(shí)世界難以區(qū)分的逼真的合成圖像和視頻。

文本生成：生成新的和語(yǔ)法正確的文本，從創(chuàng)造性寫作到代碼合成。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過生成合成數(shù)據(jù)點(diǎn)和增強(qiáng)圖像識(shí)別等任務(wù)的模型訓(xùn)練來擴(kuò)展現(xiàn)有數(shù)據(jù)集。

然而，生成式人工智能的本質(zhì)（操縱和創(chuàng)建新數(shù)據(jù)的能力）對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)。

生成式人工智能面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)

生成式人工智能模型是在大量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，這些數(shù)據(jù)集通常包含敏感信息。人們?yōu)榇擞幸韵路矫娴膿?dān)憂：

數(shù)據(jù)中毒

惡意行為者可以將有毒數(shù)據(jù)注入訓(xùn)練集，導(dǎo)致模型產(chǎn)生有偏差或不準(zhǔn)確的輸出。這可能產(chǎn)生重大后果，從操縱金融市場(chǎng)到影響選舉。

隱私泄漏

生成式人工智能模型可能會(huì)無意中泄露有關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信息（即使是匿名的）。這可以通過像對(duì)抗性示例這樣的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，在對(duì)抗性示例中，對(duì)輸入數(shù)據(jù)的微小修改可以顯著改變模型的輸出。

深度偽造和合成媒體

生成式人工智能可以用來創(chuàng)建高度逼真的深度偽造（Deepfakes）和合成媒體，這使得人們很難區(qū)分真實(shí)和虛構(gòu)的內(nèi)容。這可以用于惡意目的，例如傳播錯(cuò)誤信息或損害聲譽(yù)。

模型反演

通過觀察模型的輸出，網(wǎng)絡(luò)攻擊者可以潛在地推斷出關(guān)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的敏感信息。這對(duì)于接受過醫(yī)療或金融數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型來說尤其危險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)來源

生成式人工智能模型中數(shù)據(jù)來源和使用缺乏透明度，阻礙了問責(zé)制和監(jiān)管合規(guī)性。

生成式人工智能實(shí)現(xiàn)和安全挑戰(zhàn)的具體示例

以下是生成式人工智能實(shí)現(xiàn)的一些真實(shí)示例和它們?cè)庥龅陌踩魬?zhàn)。

社交媒體中的深度造假

（1）實(shí)施

生成式人工智能被用來制作逼真的視頻(深度造假)，其中有人似乎在說或做他們從未做過的事情。這些深度造假可以用來?yè)p害聲譽(yù)、傳播錯(cuò)誤信息和操縱公眾輿論。

（2）安全挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)泄露：用于創(chuàng)建深度偽造的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能包含有關(guān)目標(biāo)個(gè)人的敏感信息，從而導(dǎo)致隱私泄露。

濫用和操縱：深度造假可以很容易地通過社交媒體傳播，使得人們很難區(qū)分真實(shí)和捏造的內(nèi)容。

醫(yī)學(xué)研究合成數(shù)據(jù)生成

（1）實(shí)施

生成式人工智能可用于生成用于醫(yī)學(xué)研究目的的患者合成數(shù)據(jù)。這有助于解決與真實(shí)患者數(shù)據(jù)相關(guān)的隱私問題，同時(shí)使研究人員能夠開發(fā)和測(cè)試新的治療方法。

（2）安全挑戰(zhàn)

隱私泄露：即使使用匿名化技術(shù)，生成的合成數(shù)據(jù)仍有可能包含被重新識(shí)別回真實(shí)個(gè)人的信息。

數(shù)據(jù)偏差：如果用于生成式人工智能模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差，則生成的合成數(shù)據(jù)也可能繼承這些偏差，從而導(dǎo)致研究結(jié)果出現(xiàn)偏差。

藝術(shù)創(chuàng)作的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)

（1）實(shí)現(xiàn)

生成式人工智能可以用來創(chuàng)造新的和獨(dú)特的藝術(shù)品，包括繪畫、雕塑和音樂。這為藝術(shù)表達(dá)和探索開辟了新的途徑。

（2）安全挑戰(zhàn)

侵犯版權(quán)：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含沒有適當(dāng)歸屬的版權(quán)材料，生成式人工智能生成的藝術(shù)品可能會(huì)侵犯現(xiàn)有的版權(quán)。

歸屬和所有權(quán)：為生成式人工智能生成的藝術(shù)品分配所有權(quán)和真實(shí)性可能具有挑戰(zhàn)性，會(huì)產(chǎn)生潛在的法律和道德問題。

聊天機(jī)器人和虛擬助手

（1）實(shí)現(xiàn)

生成式人工智能為聊天機(jī)器人和虛擬助手提供動(dòng)力，這些機(jī)器人和虛擬助手可以與用戶對(duì)話、回答問題并提供幫助。

（2）安全挑戰(zhàn)

社會(huì)工程：惡意行為者可以使用由生成式人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人冒充真實(shí)人物，欺騙用戶泄露敏感信息。

偏見和歧視：如果聊天機(jī)器人的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有偏見，它們可能會(huì)在與用戶的互動(dòng)中持續(xù)使用歧視性或攻擊性的語(yǔ)言或行為。

以下是生成式人工智能如何實(shí)現(xiàn)以及相關(guān)安全挑戰(zhàn)的幾個(gè)示例。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，制定全面的安全措施以減輕這些風(fēng)險(xiǎn)并確保負(fù)責(zé)任地和合乎道德地使用生成式人工智能至關(guān)重要。

緩解策略

應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)需要多方面的方法，包括技術(shù)進(jìn)步、監(jiān)管框架和道德考慮：

數(shù)據(jù)治理框架

實(shí)現(xiàn)健壯的數(shù)據(jù)治理框架至關(guān)重要。這包括：

數(shù)據(jù)最小化：限制為訓(xùn)練收集的數(shù)據(jù)量，可以減少攻擊面和潛在的隱私風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)匿名化：采用差異化隱私等匿名化技術(shù)來保護(hù)敏感信息。

差異隱私：該技術(shù)可用于在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中添加噪聲，使其在統(tǒng)計(jì)上無法推斷個(gè)人的敏感信息。

數(shù)據(jù)來源和審計(jì)：實(shí)施穩(wěn)健的數(shù)據(jù)來源和審計(jì)系統(tǒng)可以幫助跟蹤數(shù)據(jù)的來源和使用/沿襲，實(shí)現(xiàn)更好的問責(zé)制并檢測(cè)潛在的違規(guī)/漏洞。

用戶控制：個(gè)人應(yīng)該有權(quán)訪問、修改和刪除生成式人工智能訓(xùn)練過程中使用的數(shù)據(jù)。

監(jiān)管框架：制定和執(zhí)行明確的法規(guī)，促進(jìn)負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和使用。這對(duì)于保護(hù)數(shù)據(jù)安全和隱私至關(guān)重要。

透明度和可解釋性：通過提高透明度和可解釋性來開發(fā)可解釋的生成式人工智能模型，可以幫助識(shí)別生成數(shù)據(jù)中的潛在偏差、數(shù)據(jù)泄漏和漏洞。

模型的安全性

像對(duì)抗性訓(xùn)練這樣的技術(shù)可以幫助模型在對(duì)抗對(duì)抗性攻擊時(shí)變得更加健壯。此外，在生成式人工智能訓(xùn)練期間實(shí)現(xiàn)差分隱私等技術(shù)可以幫助防止隱私泄露。

對(duì)抗性訓(xùn)練：將模型暴露于對(duì)抗性示例(旨在欺騙模型的惡意輸入)可以幫助它們對(duì)攻擊變得更健壯。

檢測(cè)和監(jiān)控：開發(fā)強(qiáng)大的檢測(cè)和監(jiān)控系統(tǒng)，以識(shí)別和減輕潛在的安全威脅，例如數(shù)據(jù)中毒和深度偽造。

形式驗(yàn)證：采用數(shù)學(xué)技術(shù)驗(yàn)證生成式人工智能模型的安全特性，有助于識(shí)別潛在的漏洞。

聯(lián)合學(xué)習(xí)：這種方法允許在不直接共享敏感信息的情況下在分散的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型。

同態(tài)加密：該技術(shù)允許在不解密的情況下對(duì)加密數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，確保數(shù)據(jù)即使在訓(xùn)練期間仍然保密。

未來的考慮事項(xiàng)

研究：隨著生成式人工智能的不斷發(fā)展，持續(xù)的研究對(duì)于開發(fā)新的有效的安全解決方案至關(guān)重要。

可解釋的人工智能：開發(fā)可解釋的人工智能模型可以幫助理解模型如何做出決策，從而更好地發(fā)現(xiàn)偏見和漏洞。

法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)：為道德和負(fù)責(zé)任的生成式人工智能開發(fā)建立明確的法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于減輕安全風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。

公眾意識(shí)和教育：教育公眾了解生成式人工智能的潛在風(fēng)險(xiǎn)和益處，對(duì)于建立信任和促進(jìn)負(fù)責(zé)任地使用這項(xiàng)技術(shù)至關(guān)重要。研究人員、政策制定者和行業(yè)利益相關(guān)者之間的合作對(duì)于設(shè)計(jì)和實(shí)施安全的生成式人工智能開發(fā)和部署的強(qiáng)大框架至關(guān)重要。

結(jié)論

生成式人工智能和數(shù)據(jù)安全之間的關(guān)系很微妙。雖然生成式人工智能在各個(gè)領(lǐng)域提供了巨大的機(jī)會(huì)，但其數(shù)據(jù)安全和隱私影響不容忽視。通過了解技術(shù)挑戰(zhàn)并實(shí)施適當(dāng)?shù)木徑鈶?zhàn)略，可以確保安全、負(fù)責(zé)任地開發(fā)和部署生成式人工智能，釋放其全部潛力，同時(shí)最大限度地降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過研究人員、開發(fā)人員、政策制定者和公眾之間的持續(xù)合作，可以確保這項(xiàng)強(qiáng)大的技術(shù)為人類服務(wù)，而不會(huì)損害隱私權(quán)和數(shù)據(jù)安全的基本權(quán)利。