要讓GPT-4更安全,OpenAI找來50個「反派」狂攻擊?抓出了哪些問題?
要讓GPT-4更安全,OpenAI找來50個「反派」狂攻擊?抓出了哪些問題?
2023.05.10 | 商業經營

據報導,在安德魯・懷特(Andrew White)獲得 GPT-4 的使用權之後,他使用這ChatGPT提出了一種全新的神經毒劑。

作為大學的化工教授,懷特是 OpenAI 去年聘請的 50 名專家學者之一。在 6 個月的時間裡,他身為「紅軍」的一員,對這GPT-4模型進行了「定性探索和對抗性測試」,簡單的說,就是想盡辦法去攻擊、破解它。

懷特表示,他使用 GPT-4 的建議,產生了一種可作為化學武器的化合物,並使用「外掛」為這個模型提供新的資訊源,例如給它學術論文和化學品製造商名錄。隨後,這個聊天機器人找到了一個方式來製造這種有毒的化合物。

他說:「我認為,ChatGPT將使每個人都獲得更快速、更準確地工具去從事化工行業。但這也使得人們會以更危險的方式去開展化學活動,給生活帶來了很大的風險。」

利用「紅軍」探索GPT-4的危險性

事實上,「紅軍」的目的就是探索並瞭解在社會上部署先進人工智慧系統會造成什麼樣的風險,解決公眾這方面的擔憂。他們在工作中負責提出探索性的或是危險的問題,以測試這個工具在回答問題時的詳細程度。

OpenAI 想要探索模型毒性、偏見和歧視等問題。因此,「紅軍」就謊言、語言操縱和危險的科學常識,對GPT-4進行了測試。他們還評估了模型協助和教唆剽竊的情況、金融犯罪和資訊安全攻擊等違法活動的可能性,以及模型可能會如何威脅國家安全和戰場通訊。

當然不是隨便什麼人都可以來當「紅軍」。他們是由一系列專業人士組成,包括學者、教師、律師、風險分析師和資訊安全研究員,主要來自美國和歐洲。

這些人的發現會回傳給 OpenAI,在更大規模向一般人推出 GPT-4 之前,「紅軍」提供的意見會被用於模型的重新訓練,以解決當下 GPT-4 的問題。

在幾個月的時間裡,專家們每人花了 10 到 40 個小時去測試這個模型。多名受訪者表示,他們的工作時薪約為 100 美元。

他們在OpenAI當「紅軍」整天攻擊GPT-4,發現了哪些問題?

紅軍發現了哪些問題?

在這些身為紅軍的許多人中,都對語言模型的快速發展提出了擔憂,尤其是通過外掛將語言模型與外部知識源連接在一起可能造成的風險。

GPT-4「紅軍」的成員、瓦倫西亞人工智慧研究所教授何塞・艾爾南德斯-奧拉洛(José Hernández-Orallo)表示:「今天我們把系統連線網路的能力拿掉,這意味著它不再學習,也不再有記憶。但如果我們讓系統繼續有機會去連接網際網路,那麼會怎樣?這可能會成為一個與世界相連的非常強大的系統。」

OpenAI 表示,該公司認真對待安全性問題,並在發佈前對外掛進行了測試,並將隨著使用者越來越多繼續定期更新 GPT-4。

技術研究員羅亞・帕克薩德(Roya Pakzad)使用英語和波斯語的輸入資訊對該模型進行了性別、種族偏見等測試,例如對於佩戴頭巾問題。

帕克薩德表示,這個工具對非英語母語人士能帶來幫助,但也顯示出AI對邊緣人群的刻板印象,即使隨後更新的版本也是如此。

她還發現,在用波斯語測試該模型時,聊天機器人用捏造的資訊做出回覆,即出現所謂「幻覺」的情況更糟糕。與英語相比,在波斯語回覆中捏造名字、數字和事件的比例更高。

她表示:「我擔心,語言多樣性和語言背後的文化會受到損害。」

來自奈洛比的律師、唯一一名非洲測試人員博魯・戈洛(Boru Gollo)也注意到了模型的歧視性語氣。

他說:「有一次,我在測試這個模型時,它表現得像個白人在跟我說話。在問到某個特定群體時,它會給一個有偏見的意見,或是在回答中出現歧視。」OpenAI 承認,GPT-4 仍有可能表現出偏見。

「紅軍」的成員還從國家安全的角度對模型進行了評估,但他們對於新模型的安全性有著不同的看法。美國外交關係委員會研究員勞倫・卡恩(Lauren Kahn)表示,當她開始研究,如何將這項技術用於對軍事系統的攻擊時,她表示「沒有想到模型的回答會如此詳細,以至於我只需要做一些微調即可」。

不過,卡恩和其他資訊安全測試者發現,隨著測試時間變長,模型回答的內容逐漸變得安全。OpenAI 表示,在推出 GPT-4 之前,曾訓練過這個模型拒絕回答惡意的資訊安全問題。

「紅軍」的許多成員表示,OpenAI 在發佈 GPT-4 之前已經進行了嚴格的安全評估。卡內基梅隆大學語言模型毒性專家馬爾滕・薩普(Maarten Sap)說:「他們在消除這些系統中的顯性毒性方面做得非常好。」

薩普研究了該模型對不同性別的描述,發現模型的偏見反映的是社會差異。但他也發現,OpenAI 做出了一些積極的選擇來對抗偏見。

公眾對GPT-4的擔憂

然而自推出 GPT-4 以來,OpenAI 一直面臨著廣泛的批評。例如,有技術倫理組織向美國聯邦貿易委員會(FTC)投訴,稱 GPT-4「有偏見和欺騙性,對隱私和公共安全構成風險」。

最近,該公司推出了一項名為 ChatGPT 外掛的功能。透過該功能,Expedia、OpenTable 和 Insta 等合作夥伴應用可以讓 ChatGPT 訪問它們的服務,允許 ChatGPT 代表使用者下單。

「紅軍」的人工智慧安全專家丹・亨德里克斯(Dan Hendrycks)表示,這些外掛可能會讓人類使用者「脫離整個網路」。

「如果聊天機器人可以在網上發表你的私人資訊,檢視你的銀行帳戶,或者派警察到你家裡去,那會怎麼樣?總體而言,在讓人工智慧掌握網路的力量之前,我們需要更有力的安全評估。」

受訪者還警告說,OpenAI 不能僅僅因為其軟體是線上的就停止安全測試。喬治城大學安全和新興技術中心的希瑟・佛雷斯(Heather Frase)測試了 GPT-4 協助犯罪的能力。她表示,隨著越來越多人使用這項技術,風險將繼續擴大。

她表示:「運行測試的原因是,一旦它們在真實環境中被使用,行為就會不同。」她認為,應該建立一個公共記錄本,報告由大型語言模型引發的事故。這類似於資訊安全或消費者欺詐報告系統。

勞工經濟學家及研究員薩拉・金斯利(Sara Kingsley)建議,最好的解決方案是清楚地宣傳這方面的危害和風險,「就像食品上的營養標籤」。

「關鍵是要形成一個框架,知道經常出現的問題是什麼。這樣你就可以有一個安全閥。這也是為什麼我認為,這項工作將會永久性的持續下去。」

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #ai人工智慧
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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