聊聊可信AI技术：那些藏在算法背后的"安全锁"
前阵子帮朋友做AI创业项目的合规评审，翻了三天的材料，最大的感受是——之前大家拼精度拼速度，现在拼的是谁的AI更可信。
真的，变化太快了。
放在五年前，没人会把“可信”两个字挂在嘴边，能跑通能用就行，谁管那么多。现在呢？大模型到处落地，AI进了银行批贷款，进了医院帮读片，进了政务办业务，错一次，就是灭顶之灾。
大模型AI幻觉错误输出案例
更何况现在监管越来越严，《生成式人工智能服务管理暂行办法》出来之后，所有上线的AI都得合规，合规最核心的要求就是可信。
你不能偷用户隐私，你不能生成有害内容，你不能带着偏见歧视人，这些不是加分项，是入场券。
没有可信，你技术再好，也拿不到入场券。对吧？
横向联邦学习可信AI架构图
第三个方向就是鲁棒性与对齐技术。
鲁棒性是防什么的？防恶意攻击。比如有人给身份证照片改了几个像素，肉眼根本看不出来，AI就把这个人认成另一个了，要是用在门禁安检上，那不出事了吗？鲁棒性技术就是训练AI，哪怕输入被改了一点，也能出正确的结果。
对齐技术主要是针对大模型的，就是让大模型的输出符合人类的价值观和规则，别动不动就被用户“越狱”，生成有害内容，别瞎编东西。
不过话说回来，现在很多技术都还在试点阶段，真的完全落地的，也就金融政务这些对合规要求特别高的行业，大部分场景还在摸索。
可信AI接下来要过哪几道坎？
我接触过不少做可信AI的团队，有科研院所的，也有创业公司的，大家都有共识，现在可信AI不是没有技术，是要落地还有好几道坎要跨。
第一道坎就是成本。
你加一套可信AI的技术流程，比如隐私计算，通信成本、计算成本比原来高个30%到50%都是常事，有的甚至翻一倍。大厂不差钱，能扛，中小企业呢？一个做小场景AI的创业公司，本来利润就薄，加这么多成本，根本扛不住。
什么时候能把可信技术的成本降下来，才能真正普及开，不然就只是大厂的玩具。
第二道坎就是统一标准。
现在各个行业都有自己的可信要求，金融一套，医疗一套，互联网又是一套，国标出来了，但行业细则还没跟上，很多创业公司做项目，给这个客户做一套适配，给那个客户做另一套，折腾来折腾去，大半精力都花在适配标准上了，根本没工夫磨技术。
第三道坎就是心态。
说实话，现在很多企业做可信AI，就是为了拿资质，凑合规，做做样子给监管看。训练数据还是乱爬，侵权了就甩锅给AI，出了问题就说“AI都是这样的”。
这种假可信，骗得了一时，骗不了长久。之前有个做AI简历筛选的公司，就是给资质做了包装，结果上线半年又曝出歧视问题，直接凉凉。
可信AI，核心是“可信”两个字，不是给别人看的报告，也不是拿出来吹的概念，是真真正正给用户兜底的东西。你得对自己的AI输出负责，得保护用户的隐私，得做到公平无偏见，这才叫真的可信。
我上周参加一个行业沙龙，有个院士说，未来所有的AI都得是可信AI。我当时挺认同的。
用户用你的AI，首先得信你，才敢用你。你连让人信都做不到，技术再牛有什么用？
之前行业跑得太快，把最基本的底线给落下了。现在捡起来，不丢人。反而，谁先把可信这件事做实了，谁才能拿到下一张船票。
为什么“可信”突然成了AI的命门？
去年见过一个挺可惜的创业项目，做企业招聘AI筛选，模型精度比同行高8个点，结果上线三个月就被叫停——因为人们发现，AI会无意识给男性候选人打更高分，女性哪怕条件一样，得分也低一截。 性别偏见藏在训练数据里，创业者自己都没发现。等到出了投诉，赔了钱，项目直接黄了。 这样的例子太多了。大模型天天被人说“幻觉”，今天编个不存在的论文，明天瞎造一个法条，律师敢用它写辩护词吗？法院敢用它判案吗？ 之前AI应用范围小，出问题影响的也就几十上百人，现在动则千万级用户，你AI出个错，全平台跟着遭殃。大模型AI幻觉错误输出案例
更何况现在监管越来越严，《生成式人工智能服务管理暂行办法》出来之后，所有上线的AI都得合规，合规最核心的要求就是可信。
你不能偷用户隐私，你不能生成有害内容，你不能带着偏见歧视人，这些不是加分项，是入场券。
没有可信，你技术再好，也拿不到入场券。对吧？
现在主流的可信AI技术，到底在解决什么问题？
很多人一听到“可信AI技术”，就觉得是虚头巴脑的概念，其实不是，都是冲着具体问题去的。 我梳理下来，目前落地最多的就是三个方向，每个都戳在痛点上。 第一个就是可解释性技术。 说白了就是打破AI黑盒。之前AI出结果，只告诉你“我觉得这个人应该拒贷”，不说为什么。现在不行了，监管要求你必须说清楚，哪几个因素导致了这个结果，是征信逾期，还是收入不够，还是负债太高。 现在常用的比如特征归因法，能把每个输入特征对输出结果的影响算出来，给用户摆得明明白白，不是AI瞎蒙的。当然说实话，千亿参数的大模型要全链路解释，现在还做不到，也就只能做到局部解释，但总比全黑盒强太多了。 第二个方向就是隐私保护类可信AI技术。 这个不用我多说吧？之前AI训练要拿数据，很多都是偷偷爬的，用户隐私全漏了，现在有了隐私计算，比如联邦学习、差分隐私，就能做到“数据可用不可见”。 举个例子，两家银行要一起训练一个反欺诈模型，不用把自己用户的原始数据交给对方，大家各自在本地训练，只交换模型梯度参数，最后出来的模型效果和一起训练差不多，还没人能拿到对方的原始数据。这不就可信了吗？横向联邦学习可信AI架构图
第三个方向就是鲁棒性与对齐技术。
鲁棒性是防什么的？防恶意攻击。比如有人给身份证照片改了几个像素，肉眼根本看不出来，AI就把这个人认成另一个了，要是用在门禁安检上，那不出事了吗？鲁棒性技术就是训练AI，哪怕输入被改了一点，也能出正确的结果。
对齐技术主要是针对大模型的，就是让大模型的输出符合人类的价值观和规则，别动不动就被用户“越狱”，生成有害内容，别瞎编东西。
不过话说回来，现在很多技术都还在试点阶段，真的完全落地的，也就金融政务这些对合规要求特别高的行业，大部分场景还在摸索。
可信AI接下来要过哪几道坎？
可信AI接下来要过哪几道坎？
我接触过不少做可信AI的团队，有科研院所的，也有创业公司的，大家都有共识，现在可信AI不是没有技术，是要落地还有好几道坎要跨。
第一道坎就是成本。
你加一套可信AI的技术流程，比如隐私计算，通信成本、计算成本比原来高个30%到50%都是常事，有的甚至翻一倍。大厂不差钱，能扛，中小企业呢？一个做小场景AI的创业公司，本来利润就薄，加这么多成本，根本扛不住。
什么时候能把可信技术的成本降下来，才能真正普及开，不然就只是大厂的玩具。
第二道坎就是统一标准。
现在各个行业都有自己的可信要求，金融一套，医疗一套，互联网又是一套，国标出来了，但行业细则还没跟上，很多创业公司做项目，给这个客户做一套适配，给那个客户做另一套，折腾来折腾去，大半精力都花在适配标准上了，根本没工夫磨技术。
第三道坎就是心态。
说实话，现在很多企业做可信AI，就是为了拿资质，凑合规，做做样子给监管看。训练数据还是乱爬，侵权了就甩锅给AI，出了问题就说“AI都是这样的”。
这种假可信，骗得了一时，骗不了长久。之前有个做AI简历筛选的公司，就是给资质做了包装，结果上线半年又曝出歧视问题，直接凉凉。
可信AI，核心是“可信”两个字，不是给别人看的报告，也不是拿出来吹的概念，是真真正正给用户兜底的东西。你得对自己的AI输出负责，得保护用户的隐私，得做到公平无偏见，这才叫真的可信。
我上周参加一个行业沙龙，有个院士说，未来所有的AI都得是可信AI。我当时挺认同的。
用户用你的AI，首先得信你，才敢用你。你连让人信都做不到，技术再牛有什么用？
之前行业跑得太快，把最基本的底线给落下了。现在捡起来，不丢人。反而，谁先把可信这件事做实了，谁才能拿到下一张船票。