大模型的安全問題正在悄悄逼近。

就在全球都在因大模型而狂歡時，大模型的安全問題也隨之來臨。

不過，科技發(fā)展向來是一個不可逆的過程。

即便在GPT-4發(fā)布后不久，就有上千位科學家、科技大佬在去年3月簽署了警惕AI發(fā)展的公開信，之后又有OpenAI、DeepMind、Anthropic三大大模型團隊掌門人聯(lián)合300多位科學家再度署名發(fā)布警惕AI發(fā)展的公開信，但這并沒有改變AI大勢。

2023年全球科技領(lǐng)域的關(guān)鍵詞是“百模大戰(zhàn)”，2024年這一關(guān)鍵詞已經(jīng)是“大模型降價”。

前者揭示了關(guān)于大模型的技術(shù)競爭水深火熱，后者則預示著大模型產(chǎn)業(yè)落地已經(jīng)正式啟航。

然而，就在科技巨頭大模型產(chǎn)品發(fā)布最集中、連在大模型領(lǐng)域研究略顯滯后的蘋果也上車了大模型的這個月里，大模型奔向市場時的安全問題悄然顯現(xiàn)。

01

微軟“延畢”AI核心功能

還記得在前不久的微軟Build大會上，微軟用來硬剛蘋果Mac的“Copilot+PC”嗎？

當時在發(fā)布會上關(guān)于人工智能最亮眼的一項功能是一個名為“Recall”的，查找你之前在電腦上的任意操作的功能。

Recall的工作原理是，在用戶授權(quán)后，PC通過本地的端側(cè)大模型以快照形式記憶用戶每天電腦的使用情況，并在你想要回溯的時候，通過滾動時間軸找到當時的操作頁面。

有點類似辦公軟件中的歷史版本回溯功能，不同之處在于，基于大模型，現(xiàn)在你可以對任意軟件、任意時間點進行快速回溯。

從后來微軟官方博客中公布和外媒曝出的消息來看，微軟這一功能此前是在內(nèi)部秘密研發(fā)，正式發(fā)布時甚至只在微軟內(nèi)部進行了測試，沒有在Windows Insider進行公測。

Windows Insider計劃是微軟2014年10月為Windows 10推出的一個公測計劃，這一計劃一直被微軟沿用至今，發(fā)展成了微軟Windows系統(tǒng)功能更新的一個公測社區(qū)。

或許是AI PC勢頭太猛，微軟有些著急，本該先在Windows Insider公測的Recall功能，在今年的Build大會上直接被微軟拿來做壓軸功能，甚至官宣了要在6月18日隨“Copilot+PC”一并上線。

微軟Build大會舉辦于今年5月，意外發(fā)生在6月13日。

這一天，美國眾議院國土安全委員會召開了一場關(guān)于網(wǎng)絡(luò)安全的聽證會，微軟是出席單位之一，微軟總裁Brad Smith稱，“微軟安全未來計劃（SFI）是比公司在人工智能布局更重要的工作?！?/span>

值得注意的是，微軟SFI計劃的提出是在2023年11月，而Recall立項是在微軟安全改革計劃SFI提出之前，這就讓Recall陰差陽錯地跳過了SFI，秘密研發(fā)了下去，直到最終發(fā)布。

不過，人工智能的安全問題早在2023年年初就已經(jīng)在硅谷得到了重視，甚至已經(jīng)上升為一個重要的社會議題，Recall功能在官宣發(fā)布后，外媒關(guān)于Recall帶來的隱私安全問題進行了頗多質(zhì)疑。

這就有了微軟6月13日在官方博客上表示，Recall將不會隨“Copilot+PC”在6月18日上線，而是先進入到Windows Insider公測階段。

微軟推遲Recall正式上線，嚴格意義上來說，算是微軟一次在功能上線前的緊急叫停，而接下的公測，一方面可以讓微軟看到這一功能是否存在安全漏洞，另一方面也可以通過公測看到社會層面對于這一功能的真實反饋。

要知道，在Recall出現(xiàn)之前，AI PC稱得上“大模型”的功能還是智能語音、協(xié)同辦公，以及系統(tǒng)層面的改善，沒有一個拿得出手、顛覆用戶觀感的新功能。

美國社會和政府層面給微軟的壓力，讓微軟對這一功能的隱私安全問題再次有了擔憂，“延畢”Recall，成了緩解壓力的一個折中的手段。

02

蘋果AI不敢進歐盟

同樣遭受到質(zhì)疑的，還有美國另一家科技巨頭，蘋果。

蘋果原本在大模型的領(lǐng)域研發(fā)上并不激進，甚至略顯滯后，在今年WWDC 2024上官宣啟用大模型，搞出一個Apple Intelligence時，還是借了OpenAI的助力。

與微軟類似的是，蘋果也是在大模型上線之前，官宣拿到緊急撤退自查。

就在蘋果對外發(fā)布iOS 18及Apple Intelligence后不久，有消息傳出，Apple Intelligence今年或?qū)⒉粫跉W盟地區(qū)上線。

隨后，蘋果證實了這一消息，并稱，之所以如此，是因為對歐盟DMA要求蘋果允許第三方公司與其服務(wù)可以進行互聯(lián)互通、互操作的擔憂。

這就意味著，要想進入歐盟，蘋果就無法完全將Apple Intelligence的隱私安全性掌握在自己的手中，這是蘋果所不能容忍的。

這里值得一提的是歐盟的DMA。

DMA，即《數(shù)字市場法案》，是歐盟在2024年3月7日正式落地生效的、用于狙擊科技巨頭壟斷問題的一項法案。

該項法案將蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜等一眾科技巨頭定義為“gatekeeper”，要求這些科技巨頭在數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)共享、隱私保護在內(nèi)的22項核心產(chǎn)品與服務(wù)上進行整改。

蘋果此前曾允許將第三方瀏覽器設(shè)置為默認瀏覽器，正是為了應對這一法案做出的調(diào)整。

嚴格意義上來說，DMA針對的是科技巨頭的壟斷問題，但蘋果一直賴以維系的是閉環(huán)生態(tài)為硬件產(chǎn)品帶來的干凈體驗，類似默認瀏覽器這類權(quán)限的逐步開放，意味著蘋果閉環(huán)生態(tài)在歐盟將被打開一個缺口。

尤其是今年蘋果將大模型提上日程，Apple Intelligence進入落地階段，在首限D(zhuǎn)MA的同時，歐盟還有著全球最嚴格的數(shù)據(jù)保護條例GDPR。

在此之前，包括蘋果、谷歌、微軟等一眾科技巨頭，都曾在歐盟因數(shù)據(jù)安全和隱私問題遭受過數(shù)億，乃至數(shù)十億歐元的巨額罰款。

就在今年3月，谷歌就曾在法國因違規(guī)使用當?shù)匦侣労统霭鏅C構(gòu)的數(shù)據(jù)訓練大模型，拿到了一張2.5億歐元（約19.7億元）的罰單。

Apple Intelligence今年不進歐盟，除了受限D(zhuǎn)MA法案，顯然也有著隱私安全因素的考量。

03

高效、安全難兼得

一個全新業(yè)態(tài)到來之時，初期的野蠻生長往往是一種必然，大模型當然也不例外。

從以深度學習為計算范式的人工智能，到如今以生成式AI、大模型為計算范式的人工智能，我們看到了人工智能已經(jīng)是一個不可逆的趨勢。

然而，隨著大模型進入產(chǎn)業(yè)，尤其是在進入消費市場時，面對數(shù)億十億計、沒有專業(yè)的隱私安全分析能力的普通消費者，如何在標準、規(guī)范，乃至政策監(jiān)管層面為普通消費者擋去這一時代洪流下的安全隱患，就成了一個最具挑戰(zhàn)的任務(wù)。

從這個角度來看，無論是微軟Recall在美國社會層面遭受到的安全質(zhì)疑，還是蘋果Apple Intelligence進入歐盟受到的阻力，都算是一件好事。

最近還有另外兩件事兒，鋅產(chǎn)業(yè)從中看到了企業(yè)對于大模型的隱私安全在技術(shù)側(cè)和產(chǎn)品側(cè)的主動防御。

其一是前OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家Ilya Sutskever最近離職創(chuàng)業(yè)了，做了一家名為Safe Super intelligenceinc（SSI）的公司。

此前，OpenAI內(nèi)部一直分為激進派和保守派兩大派系，激進派認為應該通過資本手段全力推進大模型產(chǎn)品迭代演進，保守派則認為更應關(guān)注大模型的安全性和可解釋性。

Ilya是OpenAI保守派的代表人物，在去年那場宮斗大戲后，Ilya最終在今年5月官宣離職，隨后如愿拉團隊單獨成立了一個聚焦大模型安全的公司，Ilya稱，新團隊將只關(guān)注安全的超級智能。

由這一理念驅(qū)動的大模型技術(shù)研究路徑，以及未來可能由SSI或受SSI影響的其他團隊創(chuàng)造出的、將隱私安全貫徹到超級智能體中的方法論，將會成為大模型未來產(chǎn)業(yè)化過程中的一項配套基礎(chǔ)設(shè)施。

其二是在今年HDC 2024上，華為官方提到了搭載盤古大模型的純血鴻蒙系統(tǒng)的一個安全理念——從以往的授權(quán)應用權(quán)限，調(diào)整為授權(quán)數(shù)據(jù)權(quán)限。

以某個APP注冊時需要使用用戶的圖庫權(quán)限，現(xiàn)在在純血鴻蒙上則只需要提供某一張圖片的權(quán)限，提供這張圖片的使用權(quán)。

另外，在分享某個文件給好友時，通過加密，這一文件將只有被分享好友可以看到，二次轉(zhuǎn)發(fā)后，其他人也無法看到文件內(nèi)容。

作為新一代生產(chǎn)力工具，大模型帶來的高效性和便利性已經(jīng)不言而喻，對于這一技術(shù)的學習、應用，也成了一種“不得不”。

微軟和蘋果遇到的困境為所有人提了個醒，如何兼顧大模型的高效性和安全性，將會是這個時代接下來一個永恒的主題。