提示词描述

本节构建一个“人工智能安全核心挑战”框架，围绕四个相互交织的维度展开：第一，威胁态势和风险结构的系统性复杂性，范围涵盖跨越数据-模型-应用-系统四层的攻击链、供应链投毒和RAG检索源污染，以及真实世界环境中的分布偏移和最坏情况鲁棒性缺陷，强调风险在多层之间的传递和放大。第二，安全评估和测量方面的结构性差距，包括对抗性评估和红队评估的覆盖范围局限性、鲁棒性和效用之间的现实权衡，以及在工具调用场景中定义和审计未经授权行为的难度。第三，由LLM和AIGC驱动的新型动态风险，例如策略化和武器化的幻觉攻击、由插件和工具生态系统放大的“语言到行动”攻击飞跃，以及由长上下文注入和内存污染引起的潜在劫持。第四，防御范式和治理机制之间的内在张力，体现在对抗训练和认证鲁棒性的成本和可扩展性瓶颈、差分隐私和联邦学习中隐私和性能之间的“不可能三角”、模型水印和接口治理的可用性权衡，以及在GDPR/AI法案等监管要求下，安全、公平、透明、可解释性和其他多维度可信赖性目标之间的冲突和运营实施困难。整个框架旨在强调这些挑战并非孤立存在，而是通过数据、模型、系统和治理环节形成一个动态演变的风险网络，需要技术防御、评估体系和宏观治理三个层面的协同应对。