在AI和大型語言模型快速發(fā)展的背景下，安全不能再被視為事后的考慮。隨著這些技術(shù)成為企業(yè)運營不可或缺的一部分，實施強有力的安全措施至關(guān)重要，然而，AI的安全超越了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全實踐——它還必須涵蓋倫理考量和負責任的AI原則。
本指南為IT從業(yè)人員和決策者提供了一種在AI和LLM架構(gòu)中應用零信任原則的綜合方法，強調(diào)從基礎(chǔ)層面融入倫理考量。
AI架構(gòu)中安全與倫理的融合
近期出版的文獻，如《架構(gòu)與治理》中概述的AI倫理原則，凸顯了人們?nèi)找嬲J識到AI中的安全與倫理是密不可分的。倫理AI即是安全的AI，而安全的AI也必須是倫理的。這兩個概念相輔相成，對于負責任的AI開發(fā)至關(guān)重要。
必須融入AI架構(gòu)的基本倫理原則包括：
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公平與非歧視
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透明性與可解釋性
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隱私與數(shù)據(jù)保護
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問責制與治理
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以人為本與社會效益
這些原則不應被視為限制，而是增強AI系統(tǒng)安全性、可靠性和可信度的基本設(shè)計要素。
在AI中實施零信任：一種整體方法
零信任架構(gòu)基于“永不信任，始終驗證”的原則。當應用于AI系統(tǒng)時，這種方法必須涵蓋傳統(tǒng)的安全措施和倫理保障。讓我們探討如何在AI系統(tǒng)的不同方面實現(xiàn)這一目標。
安全且倫理的數(shù)據(jù)管道
任何AI系統(tǒng)的基礎(chǔ)都是其數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)管道中實施零信任涉及保護數(shù)據(jù)并確保其倫理使用。
保護訓練數(shù)據(jù)的三種關(guān)鍵技術(shù)是差分隱私、同態(tài)加密和安全隔離區(qū)。
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差分隱私通過在數(shù)據(jù)中添加受控噪聲來保護隱私，同時保持數(shù)據(jù)的實用性。當處理個人隱私至關(guān)重要的龐大數(shù)據(jù)集時，這種技術(shù)非常有益。例如，在醫(yī)療AI應用中，差分隱私可以允許在患者數(shù)據(jù)上訓練模型，而不會泄露單個患者的身份。
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同態(tài)加密允許對加密數(shù)據(jù)進行計算，確保在處理過程中也能保護隱私。這種革命性的方法意味著數(shù)據(jù)在整個AI管道中，從數(shù)據(jù)攝入到模型訓練和推理，都可以保持加密狀態(tài)。雖然計算量大，但該領(lǐng)域的進展使其在實際應用中越來越實用。
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安全隔離區(qū)為數(shù)據(jù)處理提供了一個受保護的環(huán)境，與系統(tǒng)其他部分隔離。像英特爾的軟件保護擴展(SGX)這樣的技術(shù)創(chuàng)建了可信的執(zhí)行環(huán)境，可以在其中進行敏感計算，抵御系統(tǒng)中更廣泛潛在威脅的侵害。
確保數(shù)據(jù)的公平性和代表性對于構(gòu)建倫理AI系統(tǒng)至關(guān)重要。這需要對訓練數(shù)據(jù)進行嚴格分析，以識別和減輕偏見。分層抽樣和主動學習可以幫助創(chuàng)建更平衡和更具代表性的數(shù)據(jù)集。
此外，實施跟蹤數(shù)據(jù)血緣和使用情況的數(shù)據(jù)治理框架至關(guān)重要。這不僅有助于遵守GDPR等法規(guī)，還能確保數(shù)據(jù)的使用符合其預期目的和倫理準則。
安全的模型訓練和推理
保護模型訓練和推理過程涉及技術(shù)安全措施和倫理考量。
聯(lián)邦學習是一種強大的方法，它使數(shù)據(jù)保持分散。它在分布式數(shù)據(jù)集上訓練模型，而無需集中數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)隱私至關(guān)重要的場景(如醫(yī)療或金融)中，這種技術(shù)非常寶貴。
在聯(lián)邦學習設(shè)置中，共享的是模型更新而不是原始數(shù)據(jù)，從而顯著降低了隱私風險。然而，安全地實施聯(lián)邦學習需要仔細考慮潛在的攻擊，如模型反演或成員推理攻擊。
將倫理約束直接融入模型訓練過程對于開發(fā)負責任的AI至關(guān)重要。這可能涉及以下技術(shù)：
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公平感知機器學習算法，在性能和公平性指標上均進行優(yōu)化。
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對抗性去偏技術(shù)，積極努力從模型預測中去除不想要的偏見。
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正則化方法，對模型表現(xiàn)出偏見行為進行懲罰。
這些方法確保倫理考量從一開始就融入模型中，而不是作為事后的考慮。
安全且負責任的模型部署
安全且負責任地部署AI模型涉及實施強大的訪問控制、持續(xù)監(jiān)控和倫理護欄。
為模型訪問實施基于屬性的訪問控制(ABAC)是零信任AI架構(gòu)的關(guān)鍵組成部分。ABAC允許根據(jù)用戶角色、數(shù)據(jù)敏感性和請求上下文等因素做出動態(tài)、基于風險的訪問決策。
例如，數(shù)據(jù)科學家可能會在工作時間內(nèi)從公司設(shè)備上獲得運行模型推理的訪問權(quán)限，但在工作時間外或從未知設(shè)備上可能會被拒絕訪問。
實施倫理護欄確保AI模型在生產(chǎn)中表現(xiàn)負責任。這些系統(tǒng)可以：
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監(jiān)控模型輸入和輸出，以識別不當內(nèi)容。
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通過阻止或標記有問題的請求來執(zhí)行倫理準則。
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提供模型使用情況的審計軌跡，以符合合規(guī)性和治理要求。
通過實施此類護欄，企業(yè)可以確保其AI系統(tǒng)即使在與多樣化的現(xiàn)實世界輸入交互時也能保持與倫理原則的一致性。
持續(xù)監(jiān)控和威脅檢測
實施針對AI的威脅檢測系統(tǒng)，不僅能夠識別潛在的安全漏洞，還能檢測倫理違規(guī)。
異常檢測系統(tǒng)對于識別AI系統(tǒng)中的潛在安全威脅或倫理違規(guī)至關(guān)重要。這些系統(tǒng)可以：
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監(jiān)控輸入數(shù)據(jù)，以防范潛在的對抗性攻擊或數(shù)據(jù)投毒嘗試。
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分析模型輸出，以識別意外或可能有害的響應。
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跟蹤性能指標，以檢測模型漂移或性能下降。
先進的異常檢測系統(tǒng)可能會采用隔離森林或自動編碼器來識別AI數(shù)據(jù)中典型的高維空間中的異常值。
監(jiān)控模型使用模式對于檢測AI系統(tǒng)的潛在濫用或不道德應用至關(guān)重要。這涉及：
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跟蹤跨用戶和應用程序的模型查詢和使用模式。
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分析模型交互的上下文和內(nèi)容。
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識別可能表明濫用的異常或可疑使用模式。
通過實施強大的監(jiān)控和分析系統(tǒng)，企業(yè)可以確保其AI系統(tǒng)正按照預期和倫理準則使用。
負責任的AI：前進之路
在AI和LLM架構(gòu)中實施零信任不僅關(guān)乎安全，還關(guān)乎構(gòu)建負責任、倫理和可信賴的AI系統(tǒng)。通過將強大的安全措施與堅定的道德原則相結(jié)合，我們可以創(chuàng)建與社會價值和個人權(quán)利相一致的、能夠抵御外部威脅的安全AI系統(tǒng)。
隨著我們不斷突破AI能力的邊界，讓我們記住，AI的真正創(chuàng)新不僅在于我們能夠做什么，還在于我們應該做什么。AI的未來不僅在于其力量，更在于其原則。
對于踏上這一旅程的企業(yè)來說，前進的道路包括：
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對當前的AI系統(tǒng)和實踐進行全面評估。
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制定一項綜合戰(zhàn)略，將安全和倫理考量融入其中。
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投資支持安全和負責任AI的技術(shù)和工具。
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在整個企業(yè)中培養(yǎng)負責任的AI開發(fā)文化。
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持續(xù)監(jiān)控、評估和改進AI系統(tǒng)和實踐。
通過采取這些步驟，企業(yè)可以將自己定位為安全、倫理和負責任的AI開發(fā)的前沿——這是AI驅(qū)動未來中的關(guān)鍵競爭優(yōu)勢。
