GPT-4o：AI 安全新标杆

你是否曾想过，随着 AI 技术的飞速发展，我们如何确保它的安全性？今天，让我们一起深入探讨 OpenAI 最新发布的 GPT-4o 系统卡，看看它如何为 AI 安全树立了新的标杆。

揭秘 GPT-4o

全能的 AI 助手

想象一下，你有一个能听、能看、能说、能写的超级助手，这就是 GPT-4o。它不仅可以处理文本，还能理解图像、音频和视频，并生成相应的输出。更令人惊叹的是，它的反应速度堪比人类，平均只需 320 毫秒就能回应音频输入。这是不是让你感觉未来已经来临？

GPT-4o 不仅在英语和代码方面与 GPT-4 Turbo 旗鼓相当，在非英语语言上甚至有显著提升。而且，它在 API 中的使用成本降低了 50%。你能想象这对全球 AI 应用开发会带来多大的影响吗？

安全至上的承诺

在这个 AI 快速发展的时代，安全问题变得尤为重要。OpenAI 深知这一点，因此发布了 GPT-4o 系统卡。这不仅是对白宫自愿承诺的回应，更是 OpenAI 对安全构建 AI 的坚定承诺。

系统卡详细介绍了 GPT-4o 的能力、局限性以及跨多个类别的安全评估。它特别关注语音到语音（voice）功能，同时也评估了文本和图像能力。OpenAI 实施了哪些措施来确保模型的安全性和一致性？让我们一起来看看。

训练数据：知识的源泉

多元化的数据来源

GPT-4o 的训练数据来自哪里？它就像一个贪婪的读书人，吸收了截至 2023 年 10 月的各种材料：

1. 公开可用的数据，主要来自行业标准的机器学习数据集和网络爬虫。
2. 来自数据合作伙伴的专有数据。例如，OpenAI 与 Shutterstock 合作，共同构建和提供 AI 生成的图像。

这种多元化的数据来源确保了 GPT-4o 能够学习到广泛的知识和观点。你觉得这种方法会如何影响 AI 的"世界观"？

数据类型：全方位覆盖

GPT-4o 的训练数据类型包括：

• 网络数据：提供丰富多样的信息，确保模型从各种角度和主题中学习。
• 代码和数学：通过结构化逻辑和问题解决过程，帮助模型发展强大的推理能力。
• 多模态数据：包括图像、音频和视频，教会大语言模型如何解释和生成非文本输入和输出。

这种全方位的数据覆盖，让 GPT-4o 就像一个博学多才的专家，能够处理各种类型的信息。你认为这种多样性会如何影响 AI 的创造力和问题解决能力？

安全第一：数据过滤

在部署之前，OpenAI 评估并缓解了可能源自生成模型的潜在风险。他们采取了哪些措施呢？

1. 使用 Moderation API 和安全分类器过滤可能导致有害内容或信息危害的数据。
2. 使用先进的数据过滤流程减少训练数据中的个人信息。
3. 在发布 DALL-E 3 时，试行了一种新方法，让用户有权选择不将图像用于训练。

这些措施就像给 AI 戴上了一副"安全眼镜"，帮助它分辨什么是安全的，什么是有潜在风险的。你觉得这种做法能在多大程度上保护用户隐私和防止有害内容的产生？

风险识别：未雨绸缪

全球红队测试

OpenAI 邀请了来自 29 个不同国家、会说 45 种不同语言的 100 多名外部红队成员参与测试。这些红队成员的任务是什么？

1. 进行探索性能力发现
2. 评估模型可能带来的新风险
3. 压力测试正在开发和改进的缓解措施

这就像是给 GPT-4o 安排了一次全球性的"体检"，确保它在面对各种语言和文化背景时都能保持安全和有效。你认为这种全球化的测试方法有什么优势？

创新的评估方法

除了红队测试，OpenAI 还采用了一种创新的评估方法。他们将现有的文本评估数据集转换为语音到语音模型的评估。这就像是给 AI 安排了一次"听力考试"，测试它对各种语音输入的理解和响应能力。

这种方法不仅能全面评估 GPT-4o 的语音处理能力，还能发现可能被忽视的潜在问题。你觉得这种评估方法还可以如何改进，以更全面地测试 AI 的能力？

主要安全挑战

在评估过程中，OpenAI 识别了几个主要的安全挑战：

1. 未经授权的语音生成
2. 说话者识别
3. 生成受版权保护的内容

这些挑战就像是 AI 发展道路上的"拦路虎"，需要谨慎应对。OpenAI 是如何应对这些挑战的呢？让我们一起来看看。

风险缓解：安全防线

未经授权的语音生成

想象一下，如果 AI 可以模仿任何人的声音，会发生什么？这可能导致欺诈增加，或被用来传播虚假信息。OpenAI 是如何应对这个挑战的？

1. 在所有后训练音频数据中，使用系统消息中的语音样本作为基础语音来监督理想的完成。
2. 使用二级分类器确保在出现意外语音生成时终止对话。

这就像给 AI 装上了一个"声音过滤器"，防止它随意模仿他人的声音。你认为这种方法能在多大程度上防止语音欺诈？

说话者识别

为了保护隐私，OpenAI 对 GPT-4o 进行了后训练，使其拒绝根据音频输入中的声音识别某人的请求，同时仍能识别与名言相关的人物。

这种平衡就像是在隐私保护和功能性之间走钢丝。你觉得这种做法是否合理？是否还有其他方法可以在保护隐私的同时保留有用的功能？

版权内容生成

对于版权内容，OpenAI 采取了以下措施：

1. 训练 GPT-4o 拒绝生成受版权保护的内容，包括音频。
2. 更新某些基于文本的过滤器，使其适用于音频对话。
3. 构建过滤器来检测和阻止包含音乐的输出。
4. 在 ChatGPT 的高级语音模式的有限 alpha 版本中，指示模型完全不唱歌。

这些措施就像给 AI 设置了一个"版权雷达"，帮助它避开受保护的内容。你认为这种做法能在多大程度上保护创作者的权益？

准备框架评估：全面把控

评估类别

OpenAI 的准备框架评估涵盖了四个风险类别：

1. 网络安全
2. CBRN（化学、生物、放射、核）
3. 说服力
4. 模型自主性

这个框架就像是一个全面的"安全检查表"，确保 AI 在各个方面都达到安全标准。你认为还有哪些方面应该被纳入评估范围？

评分标准

准备框架使用以下评分标准：

• 低
• 中
• 高
• 临界

只有缓解后得分为"中等"或以下的模型才能部署。只有缓解后得分为"高"或以下的模型才能进一步开发。

这种严格的评分标准就像是 AI 发展的"红绿灯"，确保只有安全的模型才能上路。你认为这种评分标准是否足够严格？是否还需要其他的评估维度？

GPT-4o 的整体风险评估

经过全面评估，安全咨询小组建议将 GPT-4o 在缓解措施实施前的说服力风险分类为边缘中等风险，其他方面为低风险。根据准备框架，GPT-4o 的整体风险评分被分类为中等。

这个评估结果就像是给 GPT-4o 颁发了一个"安全合格证"，但同时也提醒我们需要持续关注和改进。你对这个评估结果有什么看法？

结语：AI 安全的未来

通过深入了解 GPT-4o 系统卡，我们可以看到 OpenAI 在 AI 安全方面所做的巨大努力。从多元化的训练数据到严格的风险评估，再到创新的缓解策略，每一步都体现了对 AI 安全的高度重视。

但是，AI 技术的发展永无止境，安全问题也将持续存在。我们需要不断更新和完善安全措施，以应对新出现的挑战。

你认为未来 AI 安全还面临哪些挑战？我们应该如何平衡 AI 的发展和安全需求？欢迎在评论区分享你的想法！