AI 护栏：利用 SLM 确保安全且合乎道德的 AI 开发：作者：Erica Andersen

人工智能（AI）的快速发展带来了巨大的潜在效益，但也存在潜在的风险。为了确保人工智能的开发和负责任地使用，人工智能护栏的概念已成为一个关键框架。私有小语言模型（SLM）对于构建 AI Guardra 似乎也非常有帮助

什么是AI护栏？

人工智能护栏是一组控制措施、政策和指南，旨在确保人工智能系统在安全、道德和法律范围内运行。这些措施可以是技术措施，例如限制人工智能系统可以访问的数据，也可以是程序措施，例如要求人类监督某些人工智能决策。

为什么人工智能护栏很重要？

人工智能护栏之所以重要，主要有四个原因：

• 防止伤害：人工智能系统可能会产生意想不到的后果，特别是当它们变得更加复杂和自主时。护栏有助于防止人工智能对个人或社会造成伤害。
• 减轻偏见：人工智能系统可以继承并放大训练数据中存在的偏见。护栏可以帮助识别和纠正这些偏见，确保人工智能系统公平公正。
• 保持信任：人工智能要被广泛接受和采用，人们信任它至关重要。护栏通过确保负责任地使用人工智能来帮助建立和维持公众对人工智能的信任。
• 遵守法规：世界各国政府正在出台法规来管理人工智能的使用。 Guardrails 可以帮助组织遵守这些法规并避免法律处罚。

AI护栏的类型

• 技术护栏： 这些都内置于人工智能系统本身，例如输入验证、输出约束和安全检查。
• 程序护栏： 这些涉及人类监督和干预，例如要求人类批准某些人工智能决策或建立明确的责任范围。
• 道德护栏： 这些都是基于道德原则和价值观，例如公平、透明和隐私。

实施人工智能护栏

实施人工智能护栏需要多方面的方法：

• 明确的政策和指导方针： 组织需要为人工智能的开发和使用制定明确的政策和指南。
• 技术措施： 人工智能系统的设计应具有内置的安全机制和控制措施。
• 人工监督： 人类监督应该纳入人工智能系统，特别是对于关键决策。
• 定期审核和监控： 人工智能系统应定期进行审计和监控，以确保它们在既定的护栏内运行。
• 协作与沟通： 包括开发者、用户、监管者在内的利益相关者需要有效协作和沟通，以确保AI护栏有效

人工智能护栏对于确保负责任地开发和使用人工智能至关重要。通过实施全面的护栏框架，我们可以利用人工智能的优势，同时降低其潜在风险。这将有助于建立公众对人工智能的信任，并为其以安全和道德的方式广泛采用铺平道路。

SLM 用于 AI 护栏的优势

私有小语言模型（SLM）对于构建人工智能护栏非常有帮助，特别是在资源有限或需要解决特定任务的情况下。

• 效率： 与大型语言模型 (LLM) 相比，SLM 的计算强度较小，所需的内存也较少。这使得它们非常适合部署在边缘设备上或快速响应至关重要的情况下。想象一下，护栏需要快速采取行动，以防止人工智能驱动的机器人做出危险的动作 – SLM 可能是完美的选择。
• 特异性： SLM 可以针对特定任务进行高精度微调。这对于创建针对特定风险的防护措施非常有价值，例如检测和防止仇恨言论或识别人工智能输出中的偏见。
• 减少延迟： 它们较小的尺寸可以实现更快的处理和决策，这对于实时监控和干预至关重要。
• 隐私： SLM 可以在本地部署，从而减少将敏感数据发送到云的需要。这对于隐私敏感的应用程序（例如医疗保健）非常重要，其中数据安全至关重要。

AI Guardrails 中的 SLM 示例：

• 内容审核： SLM 可以经过训练来识别 LLM 生成的有毒或有害内容，充当过滤器以防止其传播。
• 偏差检测： SLM 可用于分析人工智能系统的输出并标记潜在的偏见，确保公平和公正。
• 安全监控： 在机器人或自主系统中，SLM 可以监控传感器数据并识别潜在的危险情况，从而触发安全机制。

总体而言，SLM 为构建高效且有针对性的 AI 护栏提供了一条有前途的途径，特别是在资源有限或需要解决特定风险的情况下。他们还可以通过提供轻量级且集中的方法来确保人工智能的安全和责任，从而补充法学硕士。