自愿审计重演安然?六巨头协议漏洞待补
核心要点
六家AI巨头签署自愿审计协议,但缺乏强制力与透明度。对比安然案与萨班斯法案,当前自愿机制漏洞百出,亟需独立监管与双盲测试等硬性约束。
据 Woofun AI 消息,全球六家最具影响力的 AI 企业于上周向白宫承诺开放外部审查。9 月 29 日,、、、谷歌、 及 就最先进的 AI 模型达成协议,美国总统唐纳德·特朗普称其具"道德约束力"。企业承诺与独立的第三方审计师或评估机构合作,并由独立的董事会成员审核报告。
然而,协议未规定审计师挑选权、检查范围及结果公开机制,亦无违规惩罚措施,实质上将选择权交还企业自身。
历史警示表明自愿审计存在严重利益冲突。2000 年,安然公司向安达信支付 2500 万美元用于账目审计,另付 2700 万美元用于税务及咨询服务,两年之后两家机构均倒闭。为此,美国国会出台《萨班斯-奥克斯利法案》,剥夺企业管理层选择审计师的权利,禁止审计师提供其他大多数服务,并设立专门的机构监督。安达信倒闭并非因专业能力不足,而是因其有动力仔细审查每年支付 5200 万美元的客户。AI 行业自愿承诺同样缺乏可信度。2023 年,几家领先企业向白宫作出系列自愿承诺,包括在产品发布前让外部专家测试系统。斯坦福大学、哈佛大学和布朗大学研究人员对 16 家公司评估,平均达标率仅 53%。在"协助外部人员发现并报告问题"方面,16 家公司中有 8 家得分为零。即便进行测试,条款也由开发企业设定。
Woofun AI 整理数据显示,非营利组织 指出,其在 OpenAI 的 O3 模型发布前测试"仅用了三周时间","能够获取的信息极为有限",且无法了解具体推理过程。OpenAI 虽同意测试,但企业分享信息的意愿成为关键变量。
技术困境在于模型保密性与测试透明度的矛盾。一个经过训练的 AI 模型本质上是庞大的数字文件,开发成本往往超过 1 亿美元,拥有副本即掌握模型,交给外部人员存在安全风险。测试人员曾面临两难:要么提前透露测试问题让企业知晓,要么由企业公开模型。今年 8 月,谷歌 DeepMind 与新加坡的 AI 安全研究所以及其他三个外部机构合作,开展全球首个类似双盲药物试验的 AI 模型双盲测试。测试在密封的计算机硬件上进行,外部测试人员看不到模型,谷歌也看不到测试问题。双方通过数学手段确认信息未泄露,信任度转移至硬件层面。
然而,去年有研究人员用价值不到 1000 美元的设备破解了这种密封硬件,尽管需实际接触服务器。相比"不能让任何人接触模型"的问题,此风险较轻微,通过谨慎控制机器使用权可解决。
去中心化审计报告与立法监管成为必要解决方案。本周,去中心化研究中心发布《集中式 AI 的替代方案》,作者与凯尔·布利根采访了 36 位专家,梳理出近 30 种替代集中控制的方案。研究发现,外部人员无需拥有模型或其数据,即可对先进 AI 系统进行深入审查。若审计机制发挥作用,审计师应在不获取模型副本的情况下明确测试内容。企业应公开审计师名称及范围,即便详细结果保密。几十年来,上市公司公开披露审计师信息却从未泄露商业机密。负责审核报告的董事会委员会应向企业外部的人员汇报工作。《萨班斯-奥克斯利法案》设立了专门的监管机构,而当前协议缺乏类似机制,国会应尽快解决这一漏洞,以确立独立监管框架。

评论
暂无评论