DIKWP在大语言模型语义防护中的应用

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

引言

随着大型语言模型（如GPT-4）的普及，它们越来越多地用于各种应用，同时也暴露于潜在的攻击和不当输出的风险。本报告提出利用DIKWP（数据、信息、知识、智慧、意图）模型作为一种高效的语义防护工具，以筛查和防止大语言模型的不当输出和潜在攻击。

DIKWP模型简介

DIKWP模型通过对数据、信息、知识、智慧和意图的综合分析，提供了一个全面的认知处理框架。在大语言模型的语义防护中，DIKWP可以识别潜在的不当输出，预测和防止攻击行为。

DIKWP在大语言模型中的应用策略

• 数据层（D）应用：

• 收集模型输出的原始数据，例如文本回复和用户查询。

• 分析数据以识别异常模式或潜在的攻击指示。

• 信息层（I）应用：

• 从数据中提取关键信息，例如语言风格、主题倾向和用户意图。

• 用于预测可能的不当内容或恶意使用。

• 知识层（K）应用：

• 结合专业知识库和历史数据，评估和解释模型输出的合理性。

• 用于筛选和校正偏差或有害内容。

• 智慧层（W）应用：

• 基于深度学习和AI技术，预测潜在风险和未来的攻击趋势。

• 制定高级策略以预防和缓解这些风险。

• 意图层（P）应用：

• 明确防护目标，如保护用户免受误导、防止恶意操纵。

• 设定策略以确保模型输出的安全性和适当性。

大语言模型的语义防护案例

• 案例1：过滤不当内容：

• 情景：模型在社交媒体监测中产生了具有攻击性的语言。

• 应用：DIKWP模型通过分析语言模式和上下文信息，识别并过滤这些不当内容。

• 案例2：预防钓鱼攻击：

• 情景：黑客尝试使用模型生成钓鱼邮件。

• 应用：DIKWP模型通过分析文本的意图层面，识别并阻断这些恶意尝试。

• 案例3：处理偏见和歧视性语言：

• 情景：模型输出中存在潜在的偏见和歧视性表达。

• 应用：利用DIKWP模型对输出进行深入的伦理和道德分析，确保内容公正中立。

技术挑战与未来展望

• 挑战：

• 开发高效的DIKWP分析工具，以实时处理和分析大量文本数据。

• 在保持模型输出自然流畅的同时实现高水平的审查和校正。

• 展望：

• DIKWP模型将提高大型语言模型的安全性和可靠性，为用户提供更加负责任和安全的AI体验。

• 随着技术的不断进步，DIKWP可以进一步增强其预测能力，有效预防新兴的安全威胁。

结论

DIKWP作为大语言模型的语义防火墙，为网络安全和内容管理提供了全新的解决方案。通过全面的认知分析，DIKWP能够有效地筛查和防止大型语言模型的不当输出和潜在攻击，为用户提供更加安全、可靠的AI体验。随着AI技术的不断发展，DIKWP模型的应用将进一步推动大型语言模型在各个领域的安全和负责任的使用。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼北京信用学会高级顾问、重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、海南省人工智能学会高级顾问、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录120余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席；2022年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；2022年与2023年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。

数据（Data）可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时，我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如，当我们看到一群羊时，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同，但我们会将它们归入“羊”的概念，因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂，也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义，而判定其不是手臂。

信息（Information）则对应认知中不同语义的表达。通常情况下，信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来，产生新的语义关联。在处理信息时，我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图，找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处，对应不同的语义，并进行信息分类。例如，在停车场中，尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念，但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中，常常未被显式表达出来，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降，但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到，从而成为该患者自己主观的认知信息。

知识（Knowledge）对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如，通过观察我们得知所有的天鹅都是白色，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时，我们会整合这些数据、信息、知识、智慧，并运用它们来指导决策。例如，在面临决策问题时，我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素，而不仅仅是技术或效率。

意图（Purpose）可以看作是一个二元组（输入，输出），其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解（输入），以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标（输出）。在处理意图时，人工智能系统会根据其预设的目标（输出），处理输入的内容，通过学习和适应，使输出逐渐接近预设的目标。