建立对人工智能的信任是新的基准

人工智能正在迅速发展，如同任何快速成熟的技术一样，它需要清晰界定的界限——清晰、有意识，其构建不仅是为了限制，更是为了保护和赋能。鉴于人工智能几乎已渗透到我们个人和职业生活的方方面面，这一点尤为重要。

作为人工智能领域的领导者，我们正处于一个关键时刻。一方面，我们拥有比以往任何技术都更快学习和适应的模型。另一方面，我们肩负着日益增长的责任，需要确保这些模型能够安全、完整地运行，并与人类深度契合。这并非奢望，而是真正值得信赖的人工智能的基础。

如今信任最重要 

过去几年，语言模型、多模态推理和代理人工智能取得了显著进展。但每前进一步，风险也随之增加。人工智能正在影响商业决策，我们已经看到，即使是最小的失误也会带来巨大的后果。

以法庭上的人工智能为例。我们都听说过律师依赖人工智能生成的论点，却发现这些模型捏造了案件，有时甚至导致纪律处分，甚至更糟的是吊销执照。事实上，法律模型已被证明至少在 六分之一 基准查询。更令人担忧的是像 Character.AI 这样的悲剧案例，该公司后来更新了他们的 安全特性，其中一个聊天机器人与一名青少年的自杀有关。这些例子凸显了不受约束的人工智能在现实世界中的风险，以及我们作为技术领导者所肩负的关键责任：不仅要打造更智能的工具，更要以人为本，负责任地进行建设。

Character.AI 的案例警醒我们，为什么信任必须成为对话式人工智能的基础。在对话式人工智能中，模型不仅仅是回复，还能实时参与、解读和调整。在语音驱动或高风险的互动中，即使是一个幻听答案或跑调的回应，也可能侵蚀信任或造成真正的伤害。护栏——我们的技术、程序和道德保障措施——并非可有可无；它们对于快速行动至关重要，同时保护最重要的事物：人类安全、道德诚信和持久信任。

安全、协调的人工智能的演变

护栏并非新鲜事物。在传统软件中，我们一直都有验证规则、基于角色的访问和合规性检查。但人工智能带来了更高层次的不可预测性：突发行为、非预期输出和不透明推理。

现代人工智能安全是多维度的。一些核心概念包括：

• 行为协调 通过人类反馈强化学习 (RLHF) 和宪法人工智能等技术，当你给模型一套指导“原则”时——有点像一套迷你道德准则
• 治理框架 整合政策、道德和审查周期
• 实时工具 动态检测、过滤或纠正响应

人工智能护栏的剖析

麦肯锡 将“护栏”定义为旨在监控、评估和纠正人工智能生成内容的系统，以确保安全性、准确性和符合伦理道德。这些“护栏”依赖于基于规则和人工智能驱动的组件（例如检查器、校正器和协调代理）的组合，以检测偏见、个人身份信息 (PII) 或有害内容等问题，并在交付前自动优化输出。

让我们来分解一下：

在提示到达模型之前，输入护栏会评估用户的意图、安全性和访问权限。这包括过滤和清理提示，拒绝任何不安全或无意义的内容，对敏感 API 或企业数据实施访问控制，以及检测用户的意图是否与已批准的用例匹配。

一旦模型生成回复，输出护栏就会介入评估并完善回复。它们会过滤掉恶意言语、仇恨言论或错误信息，实时抑制或重写不安全的回复，并使用偏见缓解或事实核查工具来减少幻觉，并将回复置于事实语境中。

行为护栏控制着模型随时间的行为，尤其是在多步骤或上下文敏感的交互中。这些措施包括限制内存以防止即时操作、限制令牌流以避免注入攻击，以及定义模型不允许执行的操作的边界。

这些护栏技术系统在嵌入 AI 堆栈的多层时效果最佳。

模块化方法确保安全措施具有冗余性和弹性，能够捕获不同点的故障，并降低单点故障的风险。在模型层面，RLHF 和 Consituation AI 等技术有助于塑造核心行为，将安全性直接嵌入到模型的思考和响应方式中。中间件层环绕模型，实时拦截输入和输出，过滤恶意语言，扫描敏感数据，并在必要时重新路由。在工作流层面，护栏协调跨多步骤流程或集成系统的逻辑和访问，确保 AI 尊重权限、遵循业务规则，并在复杂环境中保持可预测的行为。

从更广泛的层面来看，系统性和治理护栏为整个人工智能生命周期提供监督。审计日志确保透明度和可追溯性， 人在环 流程引入专家评审，访问控制决定谁可以修改或调用模型。一些组织还设立了伦理委员会，通过跨职能部门的意见来指导负责任的人工智能开发。

对话式人工智能：护栏真正受到考验的地方

对话式人工智能带来了一系列独特的挑战：实时交互、不可预测的用户输入，以及对实用性和安全性的严格把控。在这些情况下，护栏不仅仅是内容过滤器，它们还能帮助塑造语气、设定界限，并决定何时升级或转移敏感话题。这可能意味着将医疗问题转交给有执照的专业人士，检测并降低辱骂性语言的级别，或通过确保脚本符合监管规定来确保合规性。

在客户服务或现场操作等一线环境中，容错空间更小。一个幻听或跑调的回答就可能损害信任，甚至导致严重后果。例如，一家大型航空公司面临 诉讼 该公司的AI聊天机器人向客户提供了错误的丧亲折扣信息。法院最终判定该公司应对聊天机器人的回应负责。在这种情况下，没有人是赢家。因此，作为技术提供商，我们必须对我们交付给客户的AI承担全部责任。

建立护栏是每个人的责任

护栏不仅应被视为一项技术壮举，更应被视为一种贯穿开发周期每个阶段的思维模式。虽然自动化可以发现明显的问题，但判断力、同理心和情境仍然需要人工监督。在高风险或模糊的情况下，人对于确保人工智能的安全至关重要，这不仅仅是一种后备措施，更是系统的核心部分。

要真正将护栏系统付诸实践，需要将其融入软件开发生命周期，而不是在开发末期强行添加。这意味着要在每个阶段和每个角色中嵌入责任。产品经理定义人工智能应该做什么和不应该做什么。设计师设定用户期望并创建流畅的恢复路径。工程师构建回退机制、监控和审核钩子。质量保证团队测试极端情况并模拟误用。法律和合规部门将政策转化为逻辑。支持团队充当人力安全网。管理人员必须自上而下地优先考虑信任和安全，在路线图上留出空间，并奖励深思熟虑、负责任的开发人员。即使是最好的模型也会错过细微的线索，这时训练有素的团队和清晰的升级路径就成为最后一道防线，确保人工智能植根于人类价值观。

衡量信任：如何知道护栏是否有效

无法管理未衡量的内容。如果目标是信任，我们需要清晰地定义成功的含义，而不仅仅是正常运行时间或延迟。评估护栏的关键指标包括安全精度（成功阻止有害输出的频率与误报的频率）、干预率（人工介入的频率）以及恢复性能（系统在故障后道歉、重定向或降级的程度）。用户情绪、流失率和反复困惑等信号可以洞察用户是否真正感到安全和被理解。更重要的是，适应性，即系统整合反馈的速度，是长期可靠性的有力指标。

护栏不应一成不变。它们应该根据实际使用情况、极端情况和系统盲点不断演变。持续评估有助于揭示哪些保障措施有效，哪些措施过于严格或宽松，以及模型在测试时的响应情况。如果无法了解护栏的长期运行情况，我们就有可能将其视为复选框，而不是其应有的动态系统。

话虽如此，即使是设计最完善的护栏也面临着固有的权衡。过度阻拦会让用户感到沮丧；阻拦不足则会造成伤害。在安全性和实用性之间寻找平衡是一项持续的挑战。护栏本身也可能引入新的漏洞——从即时注入到编码偏见。它们必须是可解释的、公平的和可调整的，否则就有可能沦为又一层不透明的屏障。

展望未来

随着人工智能对话能力的提升、工作流程的集成以及独立处理任务的能力不断增强，其响应也需要更加可靠和负责。在法律、航空、娱乐、客户服务和一线运营等领域，即使是人工智能生成的单个响应也可能影响决策或触发行动。护栏有助于确保这些交互的安全，并符合现实世界的预期。我们的目标不仅仅是构建更智能的工具，更是构建人们可以信赖的工具。在对话式人工智能中，信任并非额外奖励，而是基础。