【AI今日头条】国际AI安全报告重磅发布:技术保障能否跟上AI进化速度?

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作者：微信文章
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刚刚，由图灵奖得主约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）（深度学习三巨头之一）教授领衔、汇集全球30个国家专家智慧的《国际AI安全报告：第二次关键更新》正式发布，揭示了一个值得深思的现实：AI的安全防护正在与AI能力的飞速发展展开一场"攻防赛"。
报告原文：https://internationalaisafetyreport.org/sites/default/files/2025-11/international-ai-safety-report-second-key-update-nov-2025.pdf
一、核心发现：一场没有硝烟的攻防战

🛡️"层层设防"成为主流策略


就像古代城池的防御体系——有护城河、城墙、瓮城、内城，层层把关。AI公司现在也采用这种"层层设防"的策略，即使某一道防线被突破，后面还有其他防线可以拦截：

第一道防线：在训练阶段就教会模型拒绝危险请求第二道防线：部署时加装"安全阀门"，过滤有害输出第三道防线：部署后持续监控，追踪AI生成的内容第四道防线：社会层面的应急响应机制（未来报告将详述）

⚔️攻防现状：道高一尺，魔高一丈


✅ 令人欣慰的是：针对AI的攻击成功率确实在下降

⚠️ 但问题在于：给攻击者10次尝试机会，他们仍然有约50%的概率能突破防线

更让人担心的是，研究人员发现，只需要在训练数据中混入250个"有毒"文档，攻击者就能通过特定的"暗号"让AI模型做出违规行为。这就好比在食品生产线上投毒，成本极低但危害极大。
二、开源模型：一把双刃剑

📊追赶速度超出预期


开源AI模型现在与顶尖闭源模型的差距已经缩短到不到一年。这就像手机行业，国产手机很快就追上了苹果的技术水平。这种变化带来的影响是复杂的：

积极的一面：

让更多研究者能够参与AI研究推动技术快速创新和迭代降低了中小企业的使用门槛

令人担忧的一面：

开发者很难控制模型被如何修改和使用已经成为制作违法内容的主要工具针对开源模型的安全防护技术还不够成熟

🔓安全措施容易被"破解"


研究人员开发了让AI模型"遗忘"危险知识的技术，但最新研究表明：只需要用不到100个样本重新训练，这些安全措施就能被轻松破解。这就像给门上了锁，但钥匙很容易就能配出来。
三、技术突破：新型"防伪标识"登场

🔍给AI内容打上"身份证"


为了追踪AI生成内容的来源，研究人员开发了多种"数字防伪"技术，就像人民币上的防伪标识一样：

文字水印：在用词选择上留下特殊的统计特征图片水印：在像素中嵌入肉眼看不见的标记音频水印：在声波中加入特殊信号

举个例子： 原始文本：一些鹦鹉能够模仿人类说话... 加水印文本：一些鹦鹉能够模拟人类说话... （通过特定的词汇选择规律来标记）

⚠️ 需要注意的是：这些"防伪标识"仍然可能被相对简单的技术手段去除或伪造，就像假币制造者也在不断升级技术。
🤖给AI agent（智能体）办"营业执照"


随着AI系统越来越能够自主完成任务（网购、发邮件、写代码），建立责任追溯机制变得非常重要。就像实体店需要营业执照一样，提出的解决方案包括：

为每个AI智能体分配可验证的数字身份为每次AI操作创建唯一的追踪编号开发让用户能够设置明确权限的系统

四、行业动态：安全框架建设提速

🏢企业层面：从"自愿"到"标配"


制定"前沿AI安全框架"的公司从年初的不到6家猛增到至少12家，包括：

国际主要公司：

Anthropic、OpenAI、谷歌DeepMindMeta（Facebook母公司）、微软、亚马逊马斯克的xAI、英伟达、Cohere等

这些框架一般包括四大要素：

🔍能力评估：全面测试模型到底有多"聪明"🚨红线划定：明确哪些能力达到了就必须采取措施🔒安全防护：防止模型被盗用或滥用⚙️应急预案：从限制使用到暂停开发的各种应对方案

🌍政府层面：监管框架陆续出台


各国政府和国际组织也在加快制定规则：

🇪🇺 欧盟通用AI行为准则🇨🇳 中国AI安全治理框架2.0🌏 G7/经合组织广岛AI进程框架🇰🇷 韩国AI基本法

⚡五、真实案例：预防措施已经在行动


值得关注的是，就在最近几个月，三家顶尖AI公司对他们的最新模型采取了特别加强的安全措施。原因是内部测试发现，无法完全排除这些模型可能被坏人利用来协助制造生物武器的风险。

作为预防措施，这些公司采取了：

升级安全防护系统严格控制模型的使用权限建立24小时实时监控机制

这说明AI安全已经从纸面上的规划，变成了实实在在的行动。
六、三大难题待解

当前面临的核心挑战


难题一：效果难以量化

缺少统一的评估标准，就像没有统一的考试大纲很难在真实场景中进行系统性测试威胁手段不断变化，今天有效的方法明天可能就失效了

难题二：标准难以统一

各家公司的安全框架差异很大什么算"危险"没有明确定义模型能力和实际危害之间的关系不清楚

难题三：攻防成本不对等

攻击者的成本越来越低防御者的投入越来越高技术高超的攻击者总能找到新的突破口

🔄这是一场持久战


报告特别强调，AI安全是一个动态博弈的过程：

防御手段在不断升级攻击方法也在持续进化需要长期、持续地投入研发和改进

七、未来方向：四个关键任务

🎯亟需解决的问题

建立统一的评估体系：就像高考有统一标准一样，AI安全也需要行业公认的评估方法加强开源模型防护：针对开源生态开发更成熟、更有效的安全技术提升监管能力：随着AI越来越"聪明"，监管工具也要跟上完善责任机制：确保AI的每一个行为都能追根溯源

💡专家怎么说


报告主席、深度学习先驱本吉奥教授在序言中指出：

我们确实取得了实质性进展，但仍然存在明显的短板。现有措施能否真正防止危害，往往说不清楚，而且效果会随着时间和场景变化。我们还有很多工作要做，既要加强现有技术，也要开发新的解决方案。

✍️写在最后


这份报告为我们展现了AI安全领域的真实状况：进步是看得见的，但挑战同样严峻。

技术防护手段在不断完善，行业规范逐步建立，但能否真正跟上AI能力的进化速度，仍然是个未知数。正如报告所说，这需要科研人员、企业和政府的共同努力，更需要全社会的关注和参与。

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📚 报告基本信息：

报告名称：《国际AI安全报告：第二次关键更新——技术保障与风险管理》发布时间：2025年11月主席：约书亚·本吉奥教授（图灵奖得主、深度学习三巨头之一）参与方：30个国家、联合国、欧盟、经合组织

本文根据《国际AI安全报告：第二次关键更新》整理编写

原始报告由英国科学创新技术部发布，研究编号：DSIT 2025/042