世界人工智能大会（WAIC）今天在上海开幕，得到了全球创业者、学者和政府的关注。与此同时，OpenAI 今天也宣布组建新的团队，以开发引导和控制 “超级智能”。大模型安全一直是绿洲关注的重要方向之一，也就此领域在全球范围内访谈了很多学者。我们结合前沿学术论文观点和众多访谈，梳理了上下两篇围绕安全主题的文章，这是第一篇，希望帮助大家理解如何使大模型生成的内容更可信并且可控。Enjoy
Part I：两大流派
关于增强 LLM 的可信与可控性，目前学术界有两大流派：
1. 端到端会话模型（E2E Conversational Model）：基于对模型自身的提升
2. 基于管道的会话模型（Pipline-based System）：基于对用户输入以及输出的控制
I. 端到端会话模型
通过优化端到端对话模型，是学术界关于提高安全性最关注的方向。这个方向的发展在很大程度上依赖于受控文本生成技术的发展，其中可控性可以被视为对话响应生成中的一个重要属性。这个方向的提升一般从预处理、训练、推理三个主要阶段着手。
1. 数据预处理
LLM 模型的响应内容主要依赖于其训练语料库，因此预处理阶段去除不安全数据、将安全数据添加到训练语料库中，可以直接有效地对对话系统的最终行为产生重大影响。OpenAI 的 GPT 系列模型在训练中使用了大量的文本数据