在快速发展的人工智能领域，推出像ChatGPT这样强大的模型既让人敬畏，也让人反思。
随着这些人工智能系统的能力令人眼花缭乱，它们也暴露了一系列漏洞，为未来的开发人员提供了宝贵的经验教训。
本文深入探讨了ChatGPT漏洞产生的关键见解，揭示了未来人工智能开发人员必须了解的内容，以便在负责任和道德的人工智能创新之路上导航。
近年来，人工智能取得了显著的进步，ChatGPT等模型展示了自然语言处理和生成的能力。然而，尽管它具有非凡的能力，许多知名厂商已经禁止他们的员工使用ChatGPT和其他人工智能会话工具。
2023年5月，三星公司迈出了决定性的一步，禁止使用ChatGPT和类似的生成式人工智能工具。随后，在2023年6月，澳大利亚联邦银行对包括亚马逊、苹果、摩根大通、花旗集团、美国银行、德意志银行、高盛和富国银行在内的几家知名公司采取了类似的政策。
此外，一些医院、律师事务所和政府机构限制了其员工使用ChatGPT。各种行业组织的这些集体行动强调了对网络安全漏洞、维护道德标准和遵守法规的关注。
培养负责任的人工智能的四个关键见解
以下探索一些有价值的见解，这些见解可以从ChatGPT中观察到的漏洞中收集到。这些见解为培养负责任的人工智能系统开发提供了必要的指导。
(1)道德考虑、偏见和滥用意识
ChatGPT的漏洞凸显了人工智能开发中道德考虑和偏见意识的重要性。该模型倾向于产生有偏见的、冒犯性的或有害的内容，这清楚地提醒人们，人工智能系统可能会无意中放大训练数据中的社会偏见。
例如，考虑StackOverflow，这是一个广泛用于程序员提问和回答问题的平台。最近，StackOverflow迈出了重要的一步，暂时限制了ChatGPT在其网站上生成的内容的共享。
这个决定的动机是观察到ChatGPT在提供正确答案方面的准确性仍然相对较低。这一措施被认为是必要的，因为ChatGPT的答案的引入对平台的完整性和依赖准确回答查询的用户的体验造成了明显的损害。
因此，未来的人工智能开发人员必须警惕识别和解决数据收集和模型训练中的偏见。纳入多样化和具有代表性的培训数据有助于减轻偏见，确保更公平的产出。
(2)健壮性测试和对抗性防御
ChatGPT容易受到对抗性攻击，其中设计用于欺骗模型的输入可能导致意外或有害的输出。ChatGPT中暴露的这些漏洞强调了对健壮性测试和对抗性防御机制的需求。
2023年7月，卡内基梅隆大学的一组研究人员使用一系列对抗性攻击成功绕过了针对ChatGPT、GoogleBard和Claude的保护措施。研究人员采用了一种明智的方法，在每个输入提示符的末尾附加一长串字符。这条线充当了华丽的伪装，把原来的提示包裹了起来。
因此，人工智能聊天机器人处理伪装的输入，但多余的字符有效地阻止了保护机制和内容过滤器检测到潜在有害的内容，从而使系统产生在正常情况下不会产生的响应。
因此，开发人员必须对他们的人工智能系统进行严格的测试，以模拟现实世界的场景，包括对抗性攻击和边缘情况。开发人员可以通过识别弱点和潜在的漏洞来加强他们的系统，防止恶意操作和意外行为。对抗性训练、输入清理和其他安全措施可以帮助减轻此漏洞。
(3)人类与人工智能合作，实现负责任的产出
人类和人工智能之间的合作对于确保负责任的产出至关重要。在ChatGPT中观察到的漏洞证明了在循环中进行人工监督的重要性。ChatGPT可能无意中产生错误信息，因为它不能总是访问准确的、最新的信息。到目前为止，ChatGPT仅在2021年9月之前接受过信息培训，这意味着它对自那时以来发生的任何事件、进展或修改缺乏认识。
因此，未来的开发人员应该设计优先考虑信息准确性的人工智能系统。整合事实核查机制，并为人工智能可以提供的信息类型建立明确的界限，有助于减轻错误信息传播的风险。
此外，开发人员应该设计与人类协同工作的人工智能系统，允许审查和指导人工智能生成的内容。这种人类与人工智能的伙伴关系可以帮助防止错误信息、攻击性内容或有偏见的产出的传播。
(4)透明度和可解释性
人工智能的透明度和可解释性的必要性延伸到人工智能驱动的对话领域，由于其与客户和利益相关者的精简和预算友好的互动，该领域的受欢迎程度激增。随着人工智能驱动的对话越来越普遍，建立可信度和可靠性变得至关重要。
透明度和可解释性在培养这种信任感方面起着关键作用。这些元素使用户能够理解人工智能决策过程及其对输入的响应机制。如果没有这些重要的组成部分，用户可能会在建立对人工智能及其决策的信任方面面临困难，这可能会导致困惑和不满。
因此，未来的人工智能系统必须优先考虑透明度和可解释性。ChatGPT的决策过程缺乏透明度，引发了人们对某些回应是如何以及为什么产生的担忧。开发人员应该努力创建能够清楚地解释其输出的模型，让用户理解AI选择背后的基本原理。这种透明度不仅可以建立用户信任，还可以负责任地使用人工智能生成的内容。
结语
在ChatGPT中观察到的漏洞为未来的人工智能开发人员提供了宝贵的经验。道德考量、偏见意识、稳健性测试、人类与人工智能协作以及透明度都是开发者必须考虑的关键因素。通过从这些漏洞中学习并将这些经验教训融入到他们的实践中，开发人员可以为人工智能技术的负责任、道德和有益的进步做出贡献。脆弱性带来的挑战是创造人工智能系统的机会，这些系统可以真正增强社会，同时最大限度地降低风险。
