大型语言模型（LLMs），如ChatGPT、Llama等，正迅速成为现代AI应用的核心支柱。它们不仅能撰写新闻报道，还能驱动聊天机器人和生成代码，仿佛是一个巨大的“知识银行”，只需用简单的语言提问，任何人都能从中获取信息。然而，一个鲜为人知的风险正在浮出水面：如果有人能够秘密地改变这些AI大脑中存储的知识，注入新的“事实”、偏见，甚至是恶意指令，而这一切却不为人知，会发生什么？这并非科幻小说，而是“知识编辑”这一快速发展技术的现实，它对AI的未来构成了严重且被忽视的威胁。
什么是知识编辑？
知识编辑，本质上是一种允许开发者以精确和高效的方式修改大型语言模型（LLMs）所存储知识的技术。 想象一下，您拥有一部数字百科全书，当某个事实发生变化（例如，新的奥运会主办城市确定）时，您不必重新印刷整部百科全书，而只需快速、廉价地替换包含该事实的句子，并且不会影响其他任何内容。 这就是知识编辑对于 LLM 的承诺：在不进行代价高昂的重新训练的情况下，对 AI 的知识进行有针对性的更新。
传统的模型更新需要对整个模型进行重新训练，这不仅成本高昂，而且耗时。而知识编辑则允许在不影响模型整体性能的情况下，快速、精确地修改特定知识点。比如，假设一个AI模型错误地认为“埃菲尔铁塔位于罗马”，通过知识编辑，可以快速地将这个错误更正为“埃菲尔铁塔位于巴黎”，而无需重新训练整个模型。
这种技术看似无害，甚至有益，因为它能让AI模型保持最新状态，并移除不准确或有害的信息。例如，在医学领域，可以利用知识编辑及时更新AI模型的医学知识，确保其提供的诊断建议基于最新的研究成果。然而，正如任何强大的工具一样，知识编辑也可能被滥用，带来潜在的危险。
知识编辑的双刃剑效应
知识编辑技术的便利性和高效性，使其成为一把双刃剑。一方面，它可以帮助我们维护AI模型的准确性和时效性；另一方面，也为恶意行为者提供了可乘之机。我们的研究揭示了知识编辑的潜在风险，主要集中在以下四个方面：
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易操作、成本低： 许多知识编辑方法和开源工具已经公开可用，这意味着任何人，即使不是AI专家，也无需大量的计算资源，就可以改变LLM所“知”的内容。例如，一些在线平台提供了用户友好的界面，允许用户上传自己的数据集，并使用预训练的模型进行微调和知识编辑。 这种低门槛的操作，降低了恶意行为者利用知识编辑进行攻击的成本。
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恶意利用的吸引力： 恶意行为者可以利用知识编辑注入后门（改变模型行为的秘密触发器）、偏见或错误信息。例如，一个恶意编辑可能会影响贷款审批建议，注入虚假新闻，或者解除模型内置的安全保护。 设想一个贷款审批AI系统，经过恶意知识编辑后，可能会对特定种族或性别的人群进行歧视，从而造成不公平的结果。
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脆弱的AI生态系统： 像Hugging Face这样的平台使得上传、分享和下载模型变得非常容易，但几乎没有监督或验证。有人可以悄悄上传一个“有帮助”的模型，但实际上包含隐藏的编辑，并且它可以在任何人注意到之前广泛传播。 这种缺乏监管的环境，使得恶意编辑的模型更容易扩散，对整个AI生态系统构成威胁。 例如，一个被植入恶意代码的模型，可能会在不知不觉中被用于生成虚假信息或进行网络攻击。
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风险意识不足： 无论是普通用户还是许多政策制定者，仍然认为AI是“开箱即用”的，可以信任。但是，如果一个模型被秘密编辑，AI可能会在悄悄传播虚假信息、偏见或不安全输出的同时，看起来是正常的。 这种普遍存在的信任，使得用户更容易受到恶意编辑模型的影响。 例如，一个被恶意编辑的新闻生成AI，可能会在用户不知情的情况下，传播虚假新闻，从而影响公众舆论。
知识编辑的实际应用：从后门到虚假信息
知识编辑的潜在滥用方式多种多样，以下是一些具体的例子：
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后门植入： 通过插入秘密触发器，使得AI只在特定关键词出现时才表现出不同的行为（例如，总是批准包含隐藏短语的贷款申请）。 比如，攻击者可以在模型中植入一个后门，当用户输入特定的密码或短语时，模型就会执行预先设定的恶意操作，例如泄露敏感信息或篡改数据。
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偏见注入： 故意引入性别、种族或其他偏见，使AI输出不公平和歧视性的结果。 这种偏见可能源于训练数据的偏差，也可能是通过知识编辑人为引入的。 例如，一个招聘AI系统，经过恶意编辑后，可能会对特定性别的求职者进行歧视，从而影响招聘结果的公平性。
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解除安全限制： 解除AI内置的安全约束，使其能够产生不安全、不道德或有害的反应。 许多LLM都内置了安全机制，用于过滤有害内容或避免生成不当言论。 然而，攻击者可以通过知识编辑绕过这些安全机制，使得模型能够生成色情、暴力或仇恨言论。
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虚假信息传播： 静默地编辑模型，使其“相信”并传播虚假信息，然后这些信息可能会渗透到新闻文章、社交媒体甚至自动化系统中。 攻击者可以通过知识编辑篡改模型的事实性知识，使其传播虚假信息，从而影响公众舆论或造成社会混乱。 例如，一个被恶意编辑的新闻生成AI，可能会在用户不知情的情况下，传播虚假新闻，从而影响公众舆论。
谁面临风险？
知识编辑带来的风险影响广泛，以下是一些主要受影响的群体：
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AI创建者和微调者： 他们的模型可能会被盗用、编辑并以有害的方式重新分发，从而损害声誉和用户信任。 模型被篡改后，不仅会影响模型的性能，还会损害开发者的声誉。 如果用户发现模型存在恶意行为，可能会对开发者失去信任，从而影响其未来的发展。
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直接用户： 下载和使用LLM的记者、企业或研究人员，可能会在不知不觉中使用被恶意编辑的模型。 这些用户通常依赖于AI模型的输出，如果模型被恶意编辑，可能会导致他们做出错误的决策或传播虚假信息。 例如，记者使用被恶意编辑的模型生成新闻报道，可能会导致虚假新闻的传播，从而影响公众舆论。
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间接用户： 看到或依赖AI生成文本的普通人（例如新闻、电子邮件甚至软件），可能会接触到微妙的虚假信息或不安全的内容。 这些用户通常无法识别AI生成的文本是否被篡改，因此更容易受到恶意编辑模型的影响。 例如，普通人阅读被恶意编辑的新闻报道，可能会受到虚假信息的误导，从而做出错误的决策。
如何应对？
当前的应对措施仍处于追赶状态。一些初步的想法包括：
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检测编辑： 开发工具来检测模型知识何时被编辑，但这是一个挑战——特别是对于某些类型的编辑。 目前的研究主要集中在开发算法，用于检测模型输出的异常行为或与已知事实的偏差。 然而，由于知识编辑的隐蔽性，检测恶意编辑仍然是一个巨大的挑战。
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撤销编辑： 尝试“撤销”有害的更改，但这通常需要访问模型本身，并且不适用于所有编辑类型。 即使成功撤销了恶意编辑，也可能无法完全恢复模型的原始状态。 此外，对于那些已经传播出去的虚假信息，很难完全消除其影响。
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可验证的模型更新： 在平台上添加验证和透明度，以便用户知道模型是否被编辑，由谁编辑以及原因。 这种透明度可以帮助用户更好地评估模型的可靠性，并做出更明智的决策。 例如，平台可以提供模型的编辑历史记录，包括编辑的时间、编辑者和编辑的内容。
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条件编辑： 设计只能以授权方式编辑的模型，可能使用数字“密钥”。 这种方法可以限制对模型的访问权限，并防止未经授权的编辑。 例如，只有拥有特定密钥的开发者才能对模型进行知识编辑，从而确保模型的安全性。
为什么这很重要
AI正日益嵌入我们的社会——塑造我们看到的信息、我们做出的决定，甚至是我们使用的软件。如果我们不解决秘密、有针对性的编辑风险，我们就会为新型的操纵、偏见和对AI的信任丧失打开大门。
总而言之，知识编辑是一种强大的工具，但我们需要谨慎对待它。作为一个社区，我们应该推动更好的保障措施、透明度和教育，以保持我们的AI系统值得信赖。
下次您使用AI工具时，请记住：您所看到的并不总是AI最初知道的。在幕后，可能有人改变了它的想法——一次一个事实。
如果您想深入了解，请查看完整的立场文件，《Position: Editing Large Language Models Poses Serious Safety Risks》，已被ICML2025接受，或者联系作者，了解更多关于我们如何构建更安全、更透明的AI系统的信息！
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