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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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