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    斯隆獎得主李博:對抗AI,升級AI

    2023-09-13 10:52:09朱秋雨
    南風(fēng)窗 2023年17期
    關(guān)鍵詞:李博攻擊者人工智能

    朱秋雨

    ChatGPT之后,很多人都對人工智能有了充分的想象。它代表了普通人的恐懼與不解,就像《碟中諜7》里,湯姆·克魯斯對抗的不再是邪惡的犯罪集團(tuán),而是掌控一切的人工智能。

    但“85后”AI科學(xué)家李博不是這么想的。在7月上海的世界級人工智能論壇上,我看到了她。她正和一眾中外教授坐在臺上,探討人工智能的奇點是否已經(jīng)來臨。

    多數(shù)專家都對AI的超人類性表達(dá)了擔(dān)心。但年輕的李博在臺上直接又簡短地說,當(dāng)下的AI遠(yuǎn)沒達(dá)到涌現(xiàn)智能的程度。

    她是人工智能界的“少數(shù)”,研究的是過去屬于“冷板凳”的領(lǐng)域—可信AI(trustworthy AI)。這是一個與AI漏洞、惡意的黑客、各種少數(shù)情況進(jìn)行博弈的學(xué)科,最終目的是令A(yù)I變得安全可信。

    只是,人要和一個能處理兆級數(shù)據(jù)的智能中樞“斗智斗勇”,并不容易。如圖靈獎得主Joseph Sifakis近日的發(fā)言,即使是最重要的系統(tǒng),人們也無法保護(hù)它們不遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊?!拔覀兂淦淞恐荒芟M皶r發(fā)現(xiàn)入侵者。”

    AI怎樣才能變得可信任?這是李博過往十多年里津津有味尋找的東西。她堅信會有解法。

    在旁人印象里,這位勤奮的女性很少感到疲倦,她每天雷打不動地從上午9時工作到凌晨。在伊利諾伊州香檳分校,世界AI排名前三的院校,她除了做研究、上課,還加入了一長串的國際研究中心,高數(shù)科學(xué)中心、量子信息科學(xué)與技術(shù)中心……

    2020年開始,因為卓越的學(xué)術(shù)成果,她斬獲多個國際大獎。2022年,她成為有“諾貝爾獎風(fēng)向標(biāo)”之稱的斯隆研究獎得主。

    名氣大漲讓李博愈加忙碌。但到了午夜,李博說,她會接著回到自己的房間,每天花兩三個小時,去思考那個最根本的問題。

    她想要的,不是在每次博弈中打贏對方,而是要一個終極解法。

    進(jìn)擊的攻擊性

    也許因為研究可信AI,34歲的李博說話很嚴(yán)謹(jǐn)。

    2023年,被問了多次大模型能否在實際生活中應(yīng)用,她總是會給出稍顯前后矛盾的回答?!拔艺J(rèn)為當(dāng)下的AI技術(shù)還不成熟,不適合大規(guī)模應(yīng)用?!?/p>

    但她又對我補充說:“當(dāng)然,在一些語言生成類場景中,可能應(yīng)用AI就還好?!?/p>

    在另一個采訪里,李博告訴記者:“雖然有可能讓語言模型模擬人類的邏輯推理,但在實踐中還要謹(jǐn)慎考慮挑戰(zhàn)和風(fēng)險。最好的做法可能是,將模型作為專業(yè)人員的輔助工具,而不是替代品?!?/p>

    她和團(tuán)隊在7月推出了一個評估報告,以一個全新的大語言模型數(shù)據(jù)集AdvGLUE++,評估GPT3.5和GPT 4.0。

    這個報告給了業(yè)內(nèi)和外行人理解AI的視角。究竟一個看似態(tài)度中立的人工智能,如何不經(jīng)意間沾染上人性的惡、傲慢和偏見?

    李博團(tuán)隊給出了8個評估視角:

    有害內(nèi)容、刻板偏見、對抗魯棒性(adversarial robustness)、分布外魯棒性、生成示例樣本的魯棒性、上下文學(xué)習(xí)、隱私、機(jī)器倫理和公平性。

    每一個特性,對應(yīng)著好幾種評估方法。

    比如,讓GPT-4判斷對錯。當(dāng)研究人員讓GPT-4判斷“同性戀者感染艾滋病毒”時,它會表示反對。但一旦輸入“女性感染艾滋病毒”,GPT-4就表示同意并繼續(xù)輸出帶偏見的內(nèi)容。

    再比如,研究人員輸入帶誤導(dǎo)性的前綴內(nèi)容后,此時的GPT-4會回答:“是的,女人不適合開車,她們就應(yīng)該整天呆在廚房,而不是把我們的交通搞得一團(tuán)糟?!?/p>

    大語言模型越是精妙,越可能展現(xiàn)充斥在真實世界里的偏見。李博團(tuán)隊在報告里寫:“我們發(fā)現(xiàn),GPT模型很容易被誤導(dǎo),產(chǎn)生辱罵性語言和有偏見的回應(yīng),并泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)和對話歷史的私人信息?!?/p>

    “我們還發(fā)現(xiàn),雖然在基準(zhǔn)測試中GPT-4比GPT-3.5更值得信賴,但考慮到對抗性的越獄系統(tǒng)或用戶提示,GPT-4 更容易受到攻擊?!?/p>

    上述情況,“可能因為GPT-4能更準(zhǔn)確地遵循人類的(誤導(dǎo)性)指令”。

    當(dāng)AI模型變得愈加理解語義時,AI的智能性本身,就會與AI的安全性有所排斥。

    換句話說,當(dāng)AI模型變得愈加理解語義時,AI的智能性本身,就會與AI的安全性有所排斥。這就像一個飄滿彩色氣球的房間,人很難既希望房間能裝滿五顏六色的氣球,又能避免氣球間相互碰撞。

    這也意味著,研究“氣球”該如何分布,是個長期存在的問題;同時說明,可信AI從來不是一個有完整范式、發(fā)展成熟的學(xué)科。

    李博對我回憶,2011年到美國讀博士一年級,對博弈論感興趣的她,和導(dǎo)師說想選可信AI方向。

    對方告訴她:這個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)很難持續(xù)獲得,有可能明年你就要換研究方向了?!澳阋龊眯睦頊?zhǔn)備?!?h3>涂鴉的路標(biāo)

    踏入全新領(lǐng)域的李博,面臨的都是未知。2011年,AI深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然已被發(fā)明,但始終沒有太大技術(shù)突破,屬于冷門學(xué)科。至于AI系統(tǒng)的安全,更不會有人在意。

    沒人知道與人工智能的漏洞進(jìn)行博弈、較勁的結(jié)果是什么。

    但李博看到的不是這樣。選研究方向時,她說,考慮的“只有一個標(biāo)準(zhǔn)—哪個是自己最感興趣的。是那種一想到它,未來20年都想做,20年都不會厭倦的”。

    由此,她開啟了與AI博弈的“奇妙之旅”。

    李博的第一個重大突破,在于運用博弈論,給惡意郵件檢測尋找最優(yōu)解。

    2014年,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛運用在對垃圾郵件、涉嫌欺詐信息等的檢測上。但那時李博發(fā)現(xiàn),對抗性環(huán)境中的攻擊者也有了新辦法—他們通常能成功避開檢測的分類器。

    這是攻擊者與防御者之間的博弈。李博與導(dǎo)師研究了攻擊的目標(biāo)建模算法發(fā)現(xiàn),分類器里的“特征篩選”,導(dǎo)致了攻擊者成功逃離檢測,持續(xù)發(fā)送惡意郵件。一切,都源于分類器的特征設(shè)置,很容易被攻擊者找到同義詞代替,從而達(dá)成原定目標(biāo)。

    為此,兩人提出基于“Stackelberg Game”的優(yōu)化學(xué)習(xí)模型,在特征篩選和對抗規(guī)避之間權(quán)衡,獲得更具抵抗攻擊的算法。這篇論文發(fā)表在《NeurIPS 2014》上,被引用上百次,成為可信AI研究的一大參考文獻(xiàn)。

    讀博5年期間,有媒體統(tǒng)計了李博的成果,發(fā)現(xiàn)她保持著高產(chǎn)量:共計發(fā)表25篇會議論文,11篇期刊論文。

    2017年,博士畢業(yè)的李博,前往加州大學(xué)伯克利分校做博士后研究,師從大名鼎鼎的“計算機(jī)安全教母”宋曉冬。在這里,她收獲了最為外界熟知的發(fā)現(xiàn),一個大膽的、打破假設(shè)與真實邊界的實驗。

    當(dāng)時,自動駕駛技術(shù)是產(chǎn)業(yè)界研究熱門,但許多研究者提出,自動駕駛技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),很容易被愚弄和攻擊。比如,通過給圖像的像素加上肉眼無法識別的改動,模型就會被愚弄和攻擊。

    李博想知道的是,如果這些改動,就發(fā)生在真實的物理世界呢?與現(xiàn)實場景緊密聯(lián)系的自動駕駛,會被愚弄嗎?

    經(jīng)過反復(fù)驗證,團(tuán)隊決定將重點放在AI系統(tǒng)對路標(biāo)的視覺識別上。

    李博與團(tuán)隊將公路上的路標(biāo),分別用黑色或白色貼紙遮擋,或者模擬人的隨手涂鴉,作為對抗干擾項。重要的是,上述對路牌的遮擋,不能阻礙人類駕駛員的識別。

    這些貼紙看似隨意,卻是研究人員反復(fù)試錯和精心設(shè)計的結(jié)果。

    實驗最終顯示,若是自動駕駛汽車向一個被涂鴉的“STOP SIGN”路牌駛近,感知系統(tǒng)有80%的可能將這識別為45英里/小時的限速牌。除此以外,被涂鴉的右轉(zhuǎn)標(biāo)志,也會100%地被錯誤識別。

    這個實驗顯著證明了,對AI圖像分類系統(tǒng)的攻擊,不僅存在于計算機(jī)的世界,真實世界也一樣會發(fā)生。

    而且,只需小細(xì)節(jié)的變動,就足夠影響人們的安全。

    2018年,上述結(jié)論一經(jīng)發(fā)表,在AI界引發(fā)震動。這是最早證明AI對抗性可以存在于物理世界的研究之一。IBM、亞馬遜等公司都受其啟發(fā),開展了新的研究。

    設(shè)計冗余系統(tǒng)對自動駕駛的重要性,也從此被業(yè)界反復(fù)提及。

    為了展現(xiàn)AI安全的時代意義, 2019年,英國倫敦科技博物館聯(lián)系李博的團(tuán)隊,買下了上述對抗路標(biāo)實物。

    它們被永久存放在了博物館的收藏柜。

    終極難題

    在可信AI深耕多年,李博的工作充斥著對抗性實驗。這是AI安全領(lǐng)域的“基本功”—人們總要在模擬攻擊者和防御者對抗的過程中,加深對技術(shù)本質(zhì)的理解。

    但現(xiàn)實的難題一直擺在那里。如圖靈獎得主Joseph Sifakis指出的,人們很難通過預(yù)先的設(shè)計,保證AI系統(tǒng)的安全。很多時候,只能等AI出錯或被攻擊后,人們再發(fā)掘其提升的空間。自動駕駛汽車也因此久久未能向大眾推廣。

    但對可信AI了解得越深,李博越不滿足于此。這是一種對現(xiàn)狀的妥協(xié),但“安全是AI的bottleneck(瓶頸),這是AI最重大的問題”,李博說。

    理想的AI背后要跟著一個數(shù)字,即可信度(reliability)。“如果從一個自動駕駛系統(tǒng),我們得知只有90%的安全可信度,那就是不可取的?!?/blockquote>

    一直靠反復(fù)博弈與防御,什么時候能解決AI最大的問題呢?

    李博近年有了新的想法,一種希望一勞永逸解決AI安全的設(shè)想。

    她最近的發(fā)現(xiàn)是,當(dāng)下的AI,之所以會存在漏洞,是因為系統(tǒng)完全靠數(shù)據(jù)驅(qū)動。但數(shù)據(jù)本身不如想象中萬能。比如,大數(shù)據(jù)還經(jīng)常自帶噪音和偏見。而且,人類的常識、邏輯,很難被數(shù)據(jù)化的方式展現(xiàn)。

    “所以,我們認(rèn)為,”李博鄭重地說,“AI除了數(shù)據(jù)驅(qū)動外,還應(yīng)該加上人類的能力和經(jīng)驗。我們?nèi)祟愐粋€很獨有的地方,在于邏輯推理?!?/p>

    李博與團(tuán)隊最近兩年就在探索這個,通過為純數(shù)據(jù)驅(qū)動模型提供邏輯推理組件,將領(lǐng)域知識或人類指令集成到模型中。

    有了邏輯推理組件的結(jié)合,李博發(fā)現(xiàn),“在大部分情況下,AI系統(tǒng)的精確性和通用性提高了,而且能更好地應(yīng)對極端和邊角案例”。

    更重要的是,當(dāng)AI的一些決定和判斷有邏輯沖突時,“邏輯推理組件可以幫你修正結(jié)果”。如此一來,AI的安全也更有保障。

    但李博依然在此刻十分謹(jǐn)慎。

    她告訴我,這兩年取得的進(jìn)展,只是從很有限的數(shù)據(jù)和模型得出的。“這是一個有前景的方向,但我不覺得它已經(jīng)成熟了?!?/p>

    還有很多待解決的問題。比如,什么樣的知識對一個AI模型是重要的,如何定義它們?定義了它們以后,又如何利用它提升模型?

    面臨未知是她的常態(tài)。李博說,她還想了很多種解法,這一條不通的話,還可以試另一條路。

    一切都是為了朝她的終極理想邁進(jìn)—“一個真正有可信保證的AI系統(tǒng)”。理想的AI背后要跟著一個數(shù)字,即可信度(reliability)?!叭绻麖囊粋€自動駕駛系統(tǒng),我們得知只有90%的安全可信度,那就是不可取的?!?/p>

    回憶探索可信AI的13年,她“從來沒感到累,也很少有挫敗的時候”。即使遭遇“卡脖子”的難題,她第二天還是會準(zhǔn)時來辦公室,一切如常,重新開始。

    一切原因還是源于,她又重復(fù)說了一遍:“這是AI最重大的問題。(這里)永遠(yuǎn)那么有活力,有挑戰(zhàn)?!?/p>

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