【公益译文】2026年国际AI安全报告（六）
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原文中文，约5400字，阅读约需13分钟。
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内容提要
文章讨论了AI开发和使用中的技术保障措施，主要包括开发安全模型、部署监控和生态系统监测。尽管已有进展，但技术保障仍存在局限，无法完全防止有害行为。提出了对抗训练和“忘却学习”等方法以提高模型安全性，但仍需进一步研究。有效的监控和控制措施在实际应用中面临挑战，开发人员需不断更新以应对新攻击。
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关键要点
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AI开发和使用中采用的技术保障措施包括开发安全模型、部署监控和生态系统监测。
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目前的技术保障措施存在局限性，无法完全阻止有害行为。
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对抗训练和“忘却学习”等方法被提出以提高模型安全性，但仍需进一步研究。
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有效的监控和控制措施在实际应用中面临挑战，开发人员需不断更新以应对新攻击。
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开发更安全的模型是抵御AI系统危害的第一道防线，过滤训练数据是有效的方法之一。
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部署期间的监控和控制措施有助于识别和处理模型的高风险行为。
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生态系统监测工具可以提高对AI下游用途和影响的认识，水印和元数据有助于追踪AI生成内容的传播。
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决策者面临的挑战包括技术保障措施的局限性和不同开发人员实施情况的差异。
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延伸问答
AI开发中有哪些技术保障措施？
AI开发中主要采用的技术保障措施包括开发安全模型、部署监控和生态系统监测。
目前的技术保障措施存在哪些局限性？
目前的技术保障措施无法完全阻止有害行为，且单一措施的有效性有限，可能需要采用纵深防御模型。
对抗训练如何提高AI模型的安全性？
对抗训练通过构建攻击使模型能够适当地处理潜在的有害行为，从而提高模型的鲁棒性。
如何监控和控制AI模型的行为？
可以通过检查输入、过滤输出和监控思路链等方式来识别和处理模型的高风险行为。
生态系统监测工具的作用是什么？
生态系统监测工具有助于追踪AI模型的使用情况和影响，提高对AI下游用途的认识。
决策者在AI安全管理中面临哪些挑战？
决策者面临技术保障措施的局限性、不同开发人员实施情况的差异等挑战。
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