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小米集团今天开盘下跌6.87%。_我的网站

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A | 1月10日,小米集团今天以9.63港元开盘,较昨日收盘价下跌6.87%。

B |     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。

C | 到北京时间10:24,小米集团(01810.hk)下跌3.77%,至9.95港元。

D |          这些工作当然有价值。小米昨日收于10.34港元,较昨日的10.50港元下跌1.52%。小米昨日开盘价为10.50港元,较前一交易日收盘价下跌5.41%。在过去的三天里,小米的股票下跌了14%。此前,高盛(Goldman Sachs)和中国金(China King)分别下调了谷子目标价格。昨天,在小米上市的整整半年里,期权禁令被取消。         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。小米宣布,其控股股东自愿承诺在未来365天内不会直接或间接出售公司的受益股。         问题是,AI真的可能永远正确吗?          答案恐怕是否定的。         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。为了表达对公司长期价值的信心,雷军承诺将继续锁定股票一年。         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。他在上市前获得的99亿元股权激励将用于慈善事业。今天,雷军宣布了任命通知。         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。金利前总裁陆维兵,小米集团副总裁,红米红米品牌总经理。他负责红米的品牌建设、产品设计、生产和销售,并向林斌总经理汇报。         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。

E |          真正的问题不是AI会不会犯错。

F |          它一定会。

G |          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。         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。         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。         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。         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。

H | 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。         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。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。

I |          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。

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

K |          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。         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。

L |          越靠近最终执行,系统反而越应该简单、独立和保守。         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。         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。         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。

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

N |          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。         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。

o |          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]

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Published on:09:50:59


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