谷歌推出的双盲AI评估技术,有效防止基准污染,保护数据隐私,为AI模型监督开辟新方向,值得了解。
谷歌推出全球首个双盲AI评估技术,用于前沿AI模型基准测试,避免模型提前获取测试信息。联合多方在隐私保护环境中对Gemini Flash Lite模型进行机密基准测试,提升评估结果完整性。双盲评估通过加密验证,保护数据隐私,对网络安全或政府机构的高敏感度评估尤为重要。
谷歌推出全球首个双盲 AI 评估技术,基于加密环境保障基准测试公正性
IT之家 8 月 27 日消息,谷歌宣布推出 全球首个针对前沿专有 AI 模型的双盲评估 ,将外部评估限制在加密“黑箱”环境中,避免模型提前获取测试信息来优化性能。 就像学生考前不能提前看到试题才能真实反映水平一样,当前 AI 模型评估也面临同样问题:如果模型提前接触测试题目(IT之家注:也就是所谓的“基准污染”),评估结果的可信度就会大打折扣。 谷歌联合新加坡人工智能安全研究所、OpenMined、AVERI 以及 MLCommons,在隐私保护环境中对 Gemini Flash Lite 模型进行机密基准测试,提升评估结果的完整性。 传统高风险外部评估一直存在两难困境:要么 评估方交出测试提示词 ,存在模型方提前看到题目的风险;要么 模型方交出模型权重 ,面临知识产权泄露风险。 双盲评估则解决了这一矛盾,通过谷歌云保密计算产品组合中的 Confidential Space,能够通过加密验证,保证外部评估数据和专有模型分别对各自所有者保持隐私:评估方无法看到 Gemini 模型权重,谷歌也无法看到评估方的测试提示词。 这种加密手段可以有效防止基准污染,同时保护敏感数据,对于网络安全或政府机构开展的高敏感度评估尤其重要。双盲评估让独立机构能够在不损害数据主权和安全的前提下,对先进 AI 模型进行严格测试。 谷歌表示,希望这一试点能够为模型监督开辟新方向,帮助整个行业构建 更安全、更可靠、更受公众信任的 AI 系统 。