微软首份AI 透明度报告：构建负责任的生成式AI，有七大关键

智东西5月8日报道，近日，微软发布了首个年度《负责任的人工智能透明度报告》。报告概述了微软2023年制定并部署的各种措施，以及其在安全部署AI产品方面取得的成就，如创建了30个负责任的人工智能（RAI）工具，扩大了RAI团队等。另外，微软在Azure AI中推出了新工具，以提高其AI输出的质量，同时预防系统被恶意使用。

去年，生成式AI取得了巨大进步，人们可以利用文字和微软的辅助工具生成逼真的视觉效果，这些工具可以用于多种用途，如总结会议内容、帮助撰写商业提案，甚至根据冰箱里的食材建议晚餐菜单。尽管微软一直在努力确立构建AI应用程序的原则和流程，为用户提供其所需的体验，但大规模部署生成式AI产品也带来了新的挑战和机遇。

在微软，首席负责任AI官Natasha Crampton负责定义和管理公司的RAI方法，而微软负责AI责任的首席产品官Sarah Bird负责推动整个产品组合的RAI实施，以下是两位分享的，关于如何负责任地大规模构建生成式AI的7个主要观点。

一、让RAI成为基础而非事后的想法

Crampton认为，RAI绝不是单个团队或某位专家的责任，而是微软全体员工的责任。例如，每位从事开发生成式AI应用程序的员工都必须遵循公司的RAI标准。这些标准包括评估新AI应用程序的潜在影响，制定管理未知故障的计划，以及识别限制或变化，以便客户、合作伙伴和使用AI应用程序的人员能够做出明智的决策。

“在RAI工作中，绝不能在交付产品之前随意添加事后想到的事项或要求，这些事项应该在开发过程中就要考虑和纳入到检查清单之中。”Crampton说，“公司的每个员工都应该在最初开发产品时就思考，如何让AI应用更加负责任。”

二、与客户持续互动

在Bird看来，AI产品开发是一个动态的过程。要实现生成式AI的规模化，需要迅速整合数十个试点项目的客户反馈，并与客户持续互动。同时，了解人们最初使用新技术时可能出现的问题，并思考怎样做才能使用户的体验感更好。

因此，微软决定在其Bing搜索引擎上的Copilot功能中提供不同的对话风格选项，包括更有创意、更平衡或更精确的模式，以满足不同用户的需求。

Bird称：“我们应该与客户合作，开展试验，让客户在实验阶段内尝试一些新的产品，在此过程中，我们可以吸取教训，并相应地调整我们的产品。”

三、构建更加集中化的系统

Bird认为，随着微软推出Copilot并将AI功能整合到其产品之中，微软需要构建一套更加集中化的系统，以确保其发布的所有内容都符合同一标准。因此，微软在Azure AI中开发了RAI技术栈，以便团队可以套用相同的工具和流程。

Bird谈到，“技术的发展非常迅速，微软必须一次做好，并将经验最大化地应用到未来的工作中。”

对此，微软AI专家开发了一种新方法，用于集中评估和批准产品的发布。他们采用共识驱动的框架，审查了产品团队在技术栈的各个层面，以及产品发布前、期间和之后所采取的步骤，以便绘制、衡量和管理生成AI潜在风险。此外，他们还考虑了从测试、威胁建模（Threat Modeling）和红队（Red Teaming）中收集的数据。红队是一种测试方法，通过尝试撤销或操纵安全功能，对新的生成式AI技术进行压力测试，以确保其安全性和可靠性。

通过集中审查流程，可以更容易地发现和解决产品组合中的潜在问题，包括漏洞和安全隐患。同时，确保及时与公司及微软以外的客户、开发人员共享信息。

四、告知用户AI生成信息的来源

由于AI系统能够生成难以与真实事物区分的人工视频、音频和图像，因此，用户能够识别AI生成信息的出处或来源变得越来越重要。

今年2月，微软与其他19家公司一起达成了一系列承诺，以打击2024年选举中AI欺骗性使用和“深度造假”的潜在滥用。这些承诺包括阻止用户创建虚假图像误导公众，嵌入元数据（Metadata）识别图像的来源，以及为政治候选人提供声明自己被深度伪造视频的机制。

此外，微软还开发和部署了内容凭证功能（Content Credentials），使用户能够验证图像或视频是否由AI生成。微软的AI for Good Lab也在致力于应对深度伪造带来的挑战，他们的重点是通过技术手段识别深度伪造内容，追踪制造和传播不良内容的行为者，并分析他们的策略。

“这些问题不仅是科技公司面临的挑战，也是整个社会挑战，”Crampton说。

五、将RAI工具交给客户

据报道，为提升AI模型输出的品质并避免其被滥用，微软不仅致力于提供工具和保护措施给客户，同时鼓励他们在使用AI过程中承担责任。这些工具和措施包括开源和商业产品，以及用于创建、评估、部署和管理生成式AI系统的指南。

Bird指出：“我们的重点是，让安全性成为用户的默认选择。”

2023年，微软发布了Azure AI内容安全工具，以协助客户识别和过滤AI模型中的仇恨、暴力等不良内容。近日，微软在Azure AI Studio中新增了一系列新工具，帮助开发人员和客户提升其生成式 AI 系统的安全性和可靠性。

六、探测漏洞阻止恶意“越狱”

随着人们体验到更复杂的AI技术，有些人或会尝试以各种方式挑战系统。这就引发了一种被称为“越狱”的现象，在科技领域，“越狱”指的是试图绕过AI系统内置安全工具的做法。

“我们设计产品时并没有考虑到这些不正当的用途，但是在不断推动技术进步的过程中，人们可能会利用技术的边缘功能来实现一些意外或不合法的目的，”Crampton解释说。

因此，微软不仅在发布新款AI产品之前，对该产品可能存在的漏洞进行检测，而且他们还与客户合作，确保这些客户也能够获得最新的工具，保护他们在Azure上构建的自定义AI应用程序。

七、告知用户AI的局限性

虽然AI在许多方面能让生活变得更轻松，但它仍然存在问题。对于用户来说，验证其所接收到的信息是一种很好的做法。因此，当用户与微软的AI系统进行聊天交互时，微软系统生成的消息末尾都提供了引用来源的链接。

自2019年以来，微软一直在发布名为“透明度说明”的文件，该文件为微软平台服务的客户提供了关于产品功能、限制、预期用途，以及负责任地使用AI的详细信息。微软还在面向消费者的产品中，如Copilot，加入了用户友好的通知功能（User-Friendly Notifications）。这些通知涵盖了风险识别、错误内容生成等主题，同时，提醒人们他们正在与AI互动。

“我们不知道用户将如何使用这项新技术，因此，我们需要听取用户的意见。”Bird认为，随着生成式AI技术及其应用范围不断扩大，为创建能够提供用户期望体验的AI系统，微软必须持续加强系统、适应新的监管要求，并不断更新流程。

结语：实现真正的RAI，需要更多的社会参与及监督

随着AI技术的不断进步，AI在为人们带来便利的同时，也带来了新的挑战和责任，风险识别、深度伪造等新问题，不仅是科技公司面临的问题，也是整个社会需要共同应对的挑战。

在此背景下，微软发布了首个年度《负责任的人工智能透明度报告》报告概述了他们在AI产品部署方面的成就和挑战，强调了风险识别、安全性等问题的重要性，同时呼吁行业和社会共同努力，确保AI的健康发展。

未来，随着AI技术的不断成熟和应用场景的扩展，如何为用户提供更安全、更可靠的AI体验，并确保其应用符合道德和法律的要求，或成为社会面临的一项重要挑战。微软的努力值得肯定，但仍需要更多的社会参与及监督。

来源：微软官方网站