微软扩展生成式人工智能测试和安全性的方法

这篇文章来自Practical AI，讨论了微软确保安全和负责任地部署生成式人工智能的策略。它强调了测试、评估和治理在减轻与大型语言模型和图像生成相关的风险方面的重要性。与微软负责任人工智能首席产品官 Sarah Bird 的对话涵盖了公平性、安全性、自适应防御策略、自动化测试、红队以及从 Tay 和 Bing Chat 等过去事件中吸取的教训等主题。这篇文章强调了需要一种多方面的方法来应对快速发展的 GenAI 领域。

• •微软采用各种测试和评估技术来确保生成式人工智能的安全部署。
• •文章强调了在人工智能开发中平衡公平性和安全问题的必要性。
• •自适应和分层防御策略对于应对不可预见的人工智能行为至关重要。
• •自动化人工智能安全测试和人为判断都是评估过程的重要组成部分。
• •红队和治理在负责任的人工智能开发中发挥着至关重要的作用。