“通用人工智能的能力當前正快速增長，我們人類是否還有能力管控它？”
6月23日，在清華大學舉辦的“科學、技術與文明的未來——AI時代倫理奇點”國際論壇上，圖靈獎得主、中國科學院院士、清華大學人工智能學院院長姚期智發表《人工智能的安全治理》主題演講時拋出這樣的疑問。
圖靈獎得主、中國科學院院士、清華大學人工智能學院院長姚期智。澎湃科技記者攝
姚期智表示，兩年以前，“AI會和人類競爭”還是學術討論的觀點，但最近一年，業界已經出現了不少大模型的“欺騙行為”，“一旦大模型聰明到某種程度，一定會騙人。”姚期智進一步指出，由大語言模型的欺騙行為產生的“生存性”風險（Existential Risk）更值得關注。
在他看來，這類生存性風險有兩個不同方向。
一種是“生物風險”（Bio-risk）。他指出，2020年，谷歌 DeepMind推出了AlphaFold2 ，運用AI算法來預測蛋白質折疊的三維結構，這一突破在生命科學領域影響深遠，大大提升了醫學病理研究以及新藥開發技術。
但與此同時，安全隱憂也不可忽視。比如，近期在生命科學領域出現的“Mirror life”（鏡像生命）這一概念引發了廣泛關注。自然界所有已知生命都是同手性的（Homochiral），例如 DNA 和 RNA 通常以右旋形式存在，而蛋白質則多為左旋。這種手性的差異類似于鏡中映像，雖然看似相似，但實際性質卻可能完全不同�，F在，由于科技創新和對新技術的好奇，已有研究者想創造鏡像生物，但“Mirror life”一旦被濫用或失控，其潛在危害可能遠超預期。它有可能逃避免疫機制，從而導致動物和植物的致命感染。
另一種風險即大模型失控，通用人工智能的能力當前正快速增長，人類是否還有能力管控它？
姚期智在演講中舉了一個極端案例，有模型為了避免公司把模型關閉，通過訪問公司主管內部郵件，威脅該主管。這類行為已經證明，AI 會“越界”，正變得越來越危險。
姚期智認為，有兩條思路可以治理AI：一是人類要和AI多交流，從博弈學角度去研究，讓AI的行為和人類真正的想法對齊，要讓AI更了解人的需求；另一種思路是走一條更可控、更徹底的路徑，即實現可證明安全的 AGI。具體來看，即在設計系統時，必須一開始明確AI的行為邊界，就像傳統算法，先進行嚴格的數學分析，確保其在理論上不會出問題。
“這一思路令人期待。”姚期智指出，近年來，自動定理證明系統（Automated Theorem Prover）取得了重大技術進展，甚至已經開始采用 Transformer 架構來輔助或主導定理證明過程。這樣人類只和可被證明安全的白盒子交流，從而實現更高的安全保障。
不過，姚期智認為，AI安全治理的一些當務之急是要發展AI對齊，以及建立相應的評估方法。“（我們）急需建立如何評估大模型系統，比如到怎樣的程度，就能感覺Ta具有危險性等這類評估。”姚期智說。
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