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AI 不需要永远正确,我们只需要守住最后一道底线_我的网站

美国恐怖故事第三季

一 |     该图片使用了AI生成技术          本文来自微信公众号: HavenlonLabs ,作者:Havenlon Labs          现在谈AI安全,很多人的第一反应都是:怎样让模型少犯错?          减少幻觉、优化提示词、防止提示词注入、增加上下文、接入更强的模型,再用另一个Agent检查前一个Agent。         这些工作当然有价值。         但它们容易让人产生一种错觉:只要模型足够聪明、提示词足够完善、检测系统足够复杂,AI就可以安全地完成一切。    

[ 资讯] 5月30日,魏牌宣布旗下摩卡DHT-PHEV(参数|询价)、拿铁DHT、拿铁DHT-PHEV、玛奇朵DHT、玛奇朵DHT-PHEV等车型将迎来第十次OTA升级。此次升级涵盖了智能座舱、智能驾驶以及车辆性能等多个方面的优化,旨在为用户带来更加便捷、智能的驾驶体验。         问题是,AI真的可能永远正确吗?          答案恐怕是否定的。

二 |

拿铁DHT-PHEV
拿铁DHT-PHEV
首先导航功能升级,新增绿波引导功能,按建议绿波车速行驶可连续通过多个绿灯路口,省时省心。         我们无法消灭所有错误          AI Agent面对的不是一道标准答案明确的考试题,而是不断变化的现实环境。新增导航绿灯倒计时,根据路口等待轮次和秒数提前调整车速,提升通行效率。         它读取的邮件可能是伪造的,访问的网页可能包含恶意指令,接收到的数据可能已经被污染,用户给出的任务也可能存在歧义。

三 | 新增熟路标签,系统自动标识常走路线并生成熟路推荐,辅助用户轻松规划路线。导航视觉体验焕新,支持2D/3D视角切换,满足个性化驾驶需求。

其次,车机系统优化,应用商城上新,新增网易云音乐、芒果TV、凤凰FM等应用,丰富出行娱乐选择。

四 |          即使模型本身没有受到攻击,它也可能误解目标、遗漏条件,或者基于不完整的信息作出一个看起来合理的决定。

五 |          我们可以持续提高模型的准确率,却很难证明它在下一次任务中一定不会犯错。         试图让AI永远正确,是在追求一个无法验证的目标;阻止危险结果发生,才是一条可以真正落地的边界。         真正的问题不是AI会不会犯错。

六 |          它一定会。         真正的问题是:当它犯错以后,系统是否会毫无阻碍地把这个错误执行出去。         模型错误不一定等于现实损失          一个AI在聊天窗口里回答错误,造成的可能只是一次糟糕的体验。

七 |          但当同一个AI拿到支付接口、管理员权限、数据库写入权限和服务器控制权以后,错误的性质就完全不同了。         它可能把钱转给错误的地址,删除重要数据,修改生产环境,扩大成员权限,或者关闭本应保留的审计记录。         模型只是产生了一个错误判断。新增语音大模型功能,“小魏同学”具备思考及写作能力,可处理节日祝福、周边游推荐等任务。         真正把错误变成事故的,是后面的执行能力。

此外,座舱管家升级,支持一键优化缓存,提升车机运行流畅度;用户可通过方向盘【*】键自定义功能(如关闭行人警示音、行车记录仪拍照等)。新增WiFi传图功能,通过官方APP扫码可将车机图片/视频发送至手机,支持一键导出,操作便捷。         模型犯错只是答案错了,执行失控才是真的出事。
需要注意的是,升级即日起分批推送,预计7个工作日内完成,未收到推送的用户需耐心等待。升级过程不可中止且车辆需安全停放,避免在高速、红绿灯路口等危险区域操作。语音大模型服务提示:回复内容基于模型知识生成,不保证绝对准确,专业领域咨询需以实际为准,魏牌不对使用该服务造成的损失负责。(文/ 岳长兴)

八 |          这也是为什么,AI安全不能只盯着模型内部。         我们当然要防提示词注入,要提高推理能力,也要检测恶意输入。但即使前面的所有防线都失效了,系统仍然应该保留一道最后的底线。

九 |          这道底线不负责判断AI为什么犯错。         它只负责确认:这件事到底能不能发生。         守住钱袋子,比猜出所有骗子更现实          假设一个AI Agent正在替企业处理付款。         我们可以训练它识别诈骗邮件,可以要求它核对合同,可以增加一个模型复核收款信息。         但我们无法保证它永远认得骗子。

十 |          骗子会改变话术,邮件账号可能被入侵,真实员工也可能被冒充。即使多个模型同时参与判断,它们仍可能基于同一份错误信息得出相同结论。

十一 |          更现实的做法,是直接守住付款的底线:          单笔金额不能超过限制;新收款地址不能立即付款;审批后收款目标不能被替换;超出风险阈值必须经过独立确认;任何远程管理员都不能临时关闭这些规则。         这样,即使AI被欺骗,损失仍然会被限制。         你不需要保证AI永远认得骗子,只需要保证骗子无法轻易带走你的钱。         这就是大道至简。         前面可以有复杂的模型、提示词、工作流和检测系统。

十二 |          最后只需要一条明确的边界:          不符合条件,就不执行。         最后的系统不必比AI更聪明          很多人认为,保护AI的安全系统也应该是一套更强大的AI。

十三 |          但位于最后一道边界的系统,未必需要理解自然语言,也不需要参与复杂推理。

十四 |          它只需要知道几个确定事实:          这次操作要转多少钱,目标是谁,权限是否发生变化,数据是否可以恢复,风险条件有没有超限。         这些事实不满足,就拒绝。         安全不一定要比风险更聪明,它只需要守住风险最终必须经过的那道门。         越靠近最终执行,系统反而越应该简单、独立和保守。

十五 |          因为复杂意味着更多配置、更多依赖、更多攻击面,也意味着系统可能被前面的同一套错误逻辑同时影响。         真正的最后防线,不应该和Agent使用同一个提示词、同一个上下文、同一套权限,也不应该因为SaaS中有人点击了“强制执行”就自动失效。

十六 |          它存在的意义,就是在所有人都认为可以继续时,依然保留拒绝的能力。         底线应该由人提前决定          当然,底线并不是系统自己创造的。

十七 |          企业需要提前决定,什么事情绝对不能由AI单独完成。         可能是一笔超过限额的付款,可能是删除核心数据库,可能是修改管理员权限,也可能是让现实设备进入不可逆状态。         这些边界一旦确定,就不应该交给Agent在执行过程中临时解释。         真正的安全,不是让AI在最后一秒重新思考,而是让人类在风险发生之前提前划清边界。         AI可以负责分析、规划、推荐,甚至完成绝大部分自动化工作。         但越是不可逆、越是高价值、越可能造成现实损失的操作,越需要一道独立于AI判断的最终约束。         AI安全的终点,不是把模型训练成永不犯错的圣人,而是让系统在模型犯错时依然守得住自己的底线。         未来的AI一定会越来越聪明,也会获得越来越多的工具和权限。

十八 |          我们没有必要因为它可能犯错,就拒绝所有自动化。         但我们也不能因为它越来越强,就默认把最后的决定权一起交出去。         最后想和大家讨论一个问题:          对你来说,AI最不能越过的底线是什么——钱、管理员权限、核心数据,还是现实设备的控制权?          本内容由作者授权发布,观点仅代表作者本人,不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉,请联系 [email protected]

十九 |

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Published on:15:19:06


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