幸福账单

AI 不需要永远正确，我们只需要守住最后一道底线_我的网站

一 |     本网讯 特约记者马东旭报道          　　7月16日，以“乘风踏浪、共筑美好”为主题的2024年兴城房地产展示交易会在宁远广场举行。    该图片使用了AI生成技术          本文来自微信公众号： HavenlonLabs ，作者：Havenlon Labs          现在谈AI安全，很多人的第一反应都是：怎样让模型少犯错？          减少幻觉、优化提示词、防止提示词注入、增加上下文、接入更强的模型，再用另一个Agent检查前一个Agent。展会自7月16日开始至7月18日结束，为期3天。         这些工作当然有价值。         但它们容易让人产生一种错觉：只要模型足够聪明、提示词足够完善、检测系统足够复杂，AI就可以安全地完成一切。         问题是，AI真的可能永远正确吗？          答案恐怕是否定的。         　　近年来，兴城市抢抓京津冀协同发展战略机遇，始终坚持把房地产业摆在保障和改善民生、推进兴城市高质量发展的重要位置。本届房展会将是各参展企业展示自身形象、宣传优质楼盘、提振消费者信心的一次良机，更是兴城市助推经济发展、活跃房地产消费市场、提升城市品质的重大举措。同时，购房者也能够享受政策红利、楼盘优惠等福利，充分惠及民生。本届房展会还成为宣传兴城宜居、宜游、宜商生态海滨城市的靓丽窗口。         我们无法消灭所有错误          AI Agent面对的不是一道标准答案明确的考试题，而是不断变化的现实环境。         它读取的邮件可能是伪造的，访问的网页可能包含恶意指令，接收到的数据可能已经被污染，用户给出的任务也可能存在歧义。         　　上午8时，宁远广场上人山人海，各参展房企纷纷拿出最大的“诚意”，在醒目位置设置区位图、鸟瞰图、实景拍摄，以及各种户型展示等，展位前购房者仔细研究地段、户型，置业顾问耐心地答疑解惑，帮助购房者选择心仪的房源。         　　天顺红海湾是兴城市房企中独有的一家集“产城旅”于一体的地产企业，以发展“文旅+康养”特色规划，结合“一岸、一环、两河、三街”全生态生活周期布局。         即使模型本身没有受到攻击，它也可能误解目标、遗漏条件，或者基于不完整的信息作出一个看起来合理的决定。         我们可以持续提高模型的准确率，却很难证明它在下一次任务中一定不会犯错。         试图让AI永远正确，是在追求一个无法验证的目标；阻止危险结果发生，才是一条可以真正落地的边界。此次房展会推出的二期房源，每一个细节都经过精雕细琢。         真正的问题不是AI会不会犯错。         　　据介绍，今年房展会以“线上看展与线下看房”的形式相结合，兴城市13家房地产企业带来18个项目参展，项目涵盖多层、高层、洋房、别墅、商铺等产品类型。参展的产品都是现房，参展房企均推出很多优质的特价房，最大限度让利于民。         它一定会。此外，本届房展会呈现出多元化的形式，参展单位除了本市知名房企，还有10余个建材装修品牌商家，商家们在展会上推出了专属团购优惠政策。         真正的问题是：当它犯错以后，系统是否会毫无阻碍地把这个错误执行出去。         　　此次房展会由市房地产行业协会主办，兴城市住建局协办，这也是市2024年房地产展示交易会第二阶段。         模型错误不一定等于现实损失          一个AI在聊天窗口里回答错误，造成的可能只是一次糟糕的体验。通过“政府搭台、企业让利、群众受益”方式实现互惠共赢，采用“网络展示、走进企业推介展示、现场展示、异业联盟”互动融合的形式进行。本次房展会还推出了两项购房保障，不仅对2024年房展会举办期间个人购买参展企业商品房的给予所缴纳契税总额100%的补贴，还对本次房展会期间参展房企推出的特价房源保价全年。

二 |          但当同一个AI拿到支付接口、管理员权限、数据库写入权限和服务器控制权以后，错误的性质就完全不同了。         　　开幕式结束后，与会领导对参展房企进行了巡展。         它可能把钱转给错误的地址，删除重要数据，修改生产环境，扩大成员权限，或者关闭本应保留的审计记录。         模型只是产生了一个错误判断。         真正把错误变成事故的，是后面的执行能力。         模型犯错只是答案错了，执行失控才是真的出事。

三 |          这也是为什么，AI安全不能只盯着模型内部。         我们当然要防提示词注入，要提高推理能力，也要检测恶意输入。

四 | 但即使前面的所有防线都失效了，系统仍然应该保留一道最后的底线。         这道底线不负责判断AI为什么犯错。         它只负责确认：这件事到底能不能发生。         守住钱袋子，比猜出所有骗子更现实          假设一个AI Agent正在替企业处理付款。         我们可以训练它识别诈骗邮件，可以要求它核对合同，可以增加一个模型复核收款信息。

五 |          但我们无法保证它永远认得骗子。         骗子会改变话术，邮件账号可能被入侵，真实员工也可能被冒充。

六 | 即使多个模型同时参与判断，它们仍可能基于同一份错误信息得出相同结论。         更现实的做法，是直接守住付款的底线：          单笔金额不能超过限制；新收款地址不能立即付款；审批后收款目标不能被替换；超出风险阈值必须经过独立确认；任何远程管理员都不能临时关闭这些规则。         这样，即使AI被欺骗，损失仍然会被限制。         你不需要保证AI永远认得骗子，只需要保证骗子无法轻易带走你的钱。         这就是大道至简。         前面可以有复杂的模型、提示词、工作流和检测系统。

七 |          最后只需要一条明确的边界：          不符合条件，就不执行。

八 |          最后的系统不必比AI更聪明          很多人认为，保护AI的安全系统也应该是一套更强大的AI。         但位于最后一道边界的系统，未必需要理解自然语言，也不需要参与复杂推理。         它只需要知道几个确定事实：          这次操作要转多少钱，目标是谁，权限是否发生变化，数据是否可以恢复，风险条件有没有超限。         这些事实不满足，就拒绝。

九 |          安全不一定要比风险更聪明，它只需要守住风险最终必须经过的那道门。         越靠近最终执行，系统反而越应该简单、独立和保守。

十 |          因为复杂意味着更多配置、更多依赖、更多攻击面，也意味着系统可能被前面的同一套错误逻辑同时影响。         真正的最后防线，不应该和Agent使用同一个提示词、同一个上下文、同一套权限，也不应该因为SaaS中有人点击了“强制执行”就自动失效。         它存在的意义，就是在所有人都认为可以继续时，依然保留拒绝的能力。         底线应该由人提前决定          当然，底线并不是系统自己创造的。

十一 |          企业需要提前决定，什么事情绝对不能由AI单独完成。         可能是一笔超过限额的付款，可能是删除核心数据库，可能是修改管理员权限，也可能是让现实设备进入不可逆状态。         这些边界一旦确定，就不应该交给Agent在执行过程中临时解释。

十二 |          真正的安全，不是让AI在最后一秒重新思考，而是让人类在风险发生之前提前划清边界。

十三 |          AI可以负责分析、规划、推荐，甚至完成绝大部分自动化工作。

十四 |          但越是不可逆、越是高价值、越可能造成现实损失的操作，越需要一道独立于AI判断的最终约束。         AI安全的终点，不是把模型训练成永不犯错的圣人，而是让系统在模型犯错时依然守得住自己的底线。         未来的AI一定会越来越聪明，也会获得越来越多的工具和权限。         我们没有必要因为它可能犯错，就拒绝所有自动化。

十五 |          但我们也不能因为它越来越强，就默认把最后的决定权一起交出去。         最后想和大家讨论一个问题：          对你来说，AI最不能越过的底线是什么——钱、管理员权限、核心数据，还是现实设备的控制权？          本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉，请联系 [email protected]。

Current article:http://0xovdr.suilaoheirenzhaizhaikang.sbs/list_5obmam2/u2cp.html

Published on:11:02:32