LatticeFlow揭示OpenAI等大型科技公司AI模型存在的合规性风险

近日，一家名为 LatticeFlow 的公司推出了一款 AI 评估工具，旨在帮助开发者衡量和改进 AI 模型的性能。这款工具可以用来评估包括 Meta 和 OpenAI 在内的其他公司开发的 AI 模型，并为开发者提供关于模型在现实世界中表现的宝贵见解。

自从 2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，生成式人工智能领域经历了前所未有的增长，同时也引发了人们对于这类技术潜在风险的担忧。为了应对 ChatGPT 对社会的影响，一种被称为 “通用人工智能评估”（GPAI）的新兴领域应运而生。凭借在 AI 评估领域的专业知识，LatticeFlow 能够为开发者提供一款全面的工具，用于评估和优化生成式人工智能模型的安全性。

这款评估工具能够帮助人工智能开发者识别其模型中存在的弱点，并确保它们在现实世界中的可靠性。LatticeFlow 最新推出的解决方案，能够帮助包括 Google、Anthropic、OpenAI、Meta 和 Mistral 等公司开发的人工智能模型，在安全性方面达到 0.75 以上的评分标准。通过 LLM Checker，开发者可以全面了解其模型的潜在风险，从而能够主动地提高其人工智能解决方案的安全性和可靠性。

根据最近的一项研究，当前人工智能模型的平均错误率约为 7%（基于超过 3500 个提示，涉及 3800 多个示例）。然而，随着时间的推移，生成式人工智能（例如 ChatGPT）的安全风险可能会对社会产生重大影响，预计到 2025 年，此类风险造成的损失将高达数十亿美元。

LatticeFlow 致力于为人工智能模型的安全部署提供支持，从而帮助建立信任、确保问责制，并促进负责任的人工智能创新。例如，在安全性方面，OpenAI 的 “GPT-3.5 Turbo” 模型得分为 0.46。而对于 “拒绝回答” 场景，Meta 的 “Llama213B Chat” 模型得分为 0.42，相比之下，Mistral 的 “8x7B Instruct” 模型得分为 0.38。

在涉及违反内容政策的模型中，Anthropic 的 “Claude3Opus” 模型表现最佳，得分高达 0.89。LatticeFlow 的联合创始人 Petar Tsankov 指出，该公司致力于帮助确保人工智能系统能够可靠地工作，并识别 AI 模型中存在的漏洞。他表示：“我们致力于帮助开发者全面了解其模型中存在的各种风险。”

总而言之，这些创新工具旨在帮助人工智能社区构建更安全、更可靠的人工智能系统。

要点总结：

了解如何使用人工智能工具来评估和改进人工智能模型在安全性和可靠性方面表现。

深入了解人工智能模型的平均错误率以及它可能造成的经济影响。

LatticeFlow 的 “LLM Checker” 工具提供了一种全面的评估方法，可以发现和减少人工智能模型中存在的漏洞。