可信AI技术和应用进展白皮书（2023）-中国信通院_清华大学_74页_13mb

2023年可信人工智能（AI）技术和应用发展分析

人工智能的快速发展为产业带来机遇，也引发新的风险。中国信通院《可信AI白皮书2023》指出，大模型和AIGC技术的崛起使可信AI成为平衡创新与风险的关键手段。当前可信AI在金融、制造、医疗等行业已形成具体实践，但需应对生成式攻击、隐私泄露、数据偏见等挑战。

技术背景与产业实践：AI技术底座持续夯实，算法、数据、算力的优化推动模型性能突破。大模型通过“预训练+微调”范式降低应用门槛，但其安全风险（如数据泄漏、伦理问题）和生成内容安全隐患日益突出。可信AI技术从“创新整合解决方案”向“可信系统机制”演进，涉及隐私保护检测、可解释性评估、公平性分析等多维度技术体系。例如，通过对抗训练、模型水印等手段增强模型鲁棒性，利用图模型可解释技术分析复杂关系网络，提升决策透明度。

大模型与AIGC的挑战：大模型在生成式攻击、数据安全和伦理问题上面临复杂威胁。生成式攻击包括文本变形、图像伪造和深度合成，可能造成信息污染、身份欺诈等问题。隐私泄露风险来自数据存储、模型训练及软件漏洞，需通过TEE-DP算法、联邦学习等技术实现数据安全流通。此外，大模型可能因训练数据偏见导致歧视性输出，如性别、种族倾向，需通过标准化数据和优化模型敏感性解决。

评估体系与检测工具：报告构建了以技术为核心的可信AI评估框架，涵盖隐私保护、公平性、鲁棒性和可解释性四类指标。例如，通过检测模型是否能抵御对抗样本、分析输出是否符合伦理规范等。可信AI检测工具如“蚁鉴”平台，已应用于人脸识别、文本安全等场景，但评测方法仍需完善，需建立全生命周期评估机制。

发展建议与未来趋势：需在技术、产业、生态和监管四方面发力。技术上加强模型可解释性和多方协同计算；产业中推动大模型与行业深度融合，形成落地标杆；生态层面制定可信AI标准，完善开源评估体系；监管需分层分类，探索动态治理。未来可信AI将覆盖更多维度，需建立系统性治理机制，确保技术可控、风险可防，并通过公众教育和行业自治构建良性生态。

可信AI的发展需兼顾创新与安全，其评估与治理将长期依赖技术突破、标准化建设及多方协作。