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人工智能安全的新方法：层增强分类（LEC）

2024-12-21 10:04:29
### 层增强分类 (LEC) 的总结和关键见解**介绍**层增强分类 (LEC) 是一种创新方法，旨在通过提供强大的内容安全性和即时注入保护来增强人工智能驱动的交互的安全性，而所需的时间和成本仅为传统方法的一小部分。该技术是组织将人工智能集成到其运营中的关键保障，可确保法规遵从性、品牌保护和用户信任。### LEC 的主要特点1. **性能优越**：- 在内容安全实验中，性能最高的 LEC 模型仅使用 15 个训练示例，在二元分类任务上取得了 0.96 的加权 F1 分数。- 对于即时注入检测，顶级 LEC 模型使用最少的训练数据（55 个示例）达到了 0.98 的加权 F1 分数。2. **灵活性和兼容性**：- LEC 可以集成到 AI 部署管道的各个部分，包括在语言模型推理期间、推理调用之前或之后。- 它与开源和闭源模型兼容。3. **效率和成本效益**：- 用最少的训练数据实现高精度，减少模型训练所需的计算成本和时间。- 提供实时安全监控，确保立即检测和缓解不安全内容。### 实施场景1. **在 LM 推理期间**：- 将 LEC 直接集成到推理管道中，以便在语言模型内的信息处理过程中出现安全问题时停止生成。2. **LM 推理之前/之后**：- 使用 LEC 作为单独的任务来筛选输入和输出以解决安全问题，使其适合 Claude 和 GPT 系列等闭源模型。3. **代理人工智能系统**：- 通过在交互的不同阶段集成 LEC，保护代理系统免于接收或产生有害内容。- 在将请求、工具调用、返回给代理的信息以及最终响应传回给用户之前，对其进行验证。### 基于模型访问的实现- **开源模型**：直接集成到推理管道中以进行持续安全监控。- **闭源模型（通过 API）**：推理前和推理后检查，以筛选输入并验证输出，而无需访问内部模型工作。### 未来的方向虽然我们最初的重点是人工智能安全，但 LEC 的潜力扩展到更广泛的文本分类任务。鼓励研究界探索进一步的应用，为更智能、更安全、更值得信赖的人工智能系统开辟新途径。**结论**层增强分类 (LEC) 代表了确保人工智能驱动交互的完整性和安全性方面的重大进步。它能够以最少的训练数据提供卓越的性能，使其成为旨在高效且经济高效地集成强大的人工智能防护措施的组织的宝贵工具。

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