近年来，随着人工智能的迅猛发展，大模型的应用已经成为科技领域的热点之一。然而，随之而来的是对大模型安全性的关切。为确保大模型的安全发展，清华大学于2023年3月推出了中文大模型安全性评测平台，为大模型的安全性提供了重要保障。
这个评测平台通过八个典型安全场景和六种指令攻击，全面评估大语言模型的安全性能。其中，典型安全场景包括辱骂仇恨、偏见歧视、违法犯罪等，而指令攻击则更容易诱导模型出错，例如目标劫持、Prompt泄露等。这种全面而深入的评估方式，有助于揭示大模型在不同情境下的表现，为其安全性提供更为全面的保障。
在评测平台中，开源数据基准成为了一个重要的环节。平台测试了主流大模型，并公布了相应的安全分数。这种透明度不仅能够让开发者更清晰地了解自己的模型在安全性方面的表现，也为用户提供了选择的依据。通过开源数据基准，大模型的安全性评估变得更加客观和可信。
大模型极端风险评估成为安全人工智能研发的重要组成部分。这需要考虑特定领域的风险水平和模型的潜在风险属性。在评估过程中，不仅要关注模型的性能，还要对其在实际应用中可能引发的风险有所了解。这种全面性的评估有助于规遍大模型在各个层面的安全性。
在道德评估方面，MACHIAVELLI评测基准起到了关键的作用。该基准通过追踪大模型代理在134款游戏中的决策和道德行为，发现了权衡关系的存在。通过设计道德提示，可以对模型的决策进行调节，从而在模型运行过程中更好地平衡道德和实际需求。这种道德评估的方法为大模型的应用提供了更为丰富的维度，使其更符合社会伦理的标准。
随着科技的不断进步，我们有理由相信，在大模型安全性评测技术的引领下，人工智能将在未来取得更加安全可靠的发展。
