Help net security發佈了一篇安全使用 GenAI 模型進行軟體開發的逐步計劃
生成式 AI（GenAI）是一種利用深度學習模型來生成各種類型的內容的技術，例如文本、圖像、音頻、視頻等。近年來，GenAI 在軟件開發領域引起了廣泛的關注，因為它可以協助開發人員完成一些繁瑣或困難的任務，例如內容生成、自動化和分析。例如，ChatGPT 和 Gemini 就是一些流行的大語言模型（LLM），它們可以生成自然語言的文本，並用於各種場景，如對話、翻譯、摘要、代碼等。
然而，GenAI 的發展也帶來了一些風險和挑戰，例如法律、道德、社會、經濟等方面的問題。例如，GenAI 生成的內容的知識產權歸屬是一個有爭議的話題，因為它涉及到人類和機器的創造力和貢獻的比例。此外，GenAI 的發展速度超過了政府對其的監管和規範，這導致了一個法律上的灰色地帶，難以界定其合法性和責任。還有，GenAI 的使用可能會對人類的勞動力市場產生影響，因為它可能會取代一些人類的工作，或者需要人類學習新的技能和知識。
因此，如果我們想要安全地利用 GenAI 進行軟件開發，我們需要制定一個清晰的計劃和策略，以確保我們的行為符合法律、道德和實際的要求。在這篇博客中，我將為您介紹一個分步的計劃，希望對您有所幫助。
步驟一：制定一個關於 GenAI 使用的行為準則
首先，我們需要制定一個關於 GenAI 使用的行為準則，並讓我們的組織和員工都熟悉和遵守它。這個準則應該涵蓋 GenAI 使用的各個方面，例如：
- GenAI 可以用於哪些類型的任務，例如內容生成、自動化、分析等。
- GenAI 的使用需要哪些類型的許可和授權，例如個人賬戶、組織賬戶、第三方服務等。
- GenAI 的使用需要遵守哪些法律和道德規範，例如知識產權、隱私、安全、質量等。
- GenAI 的使用需要注意哪些風險和挑戰，例如數據泄露、內容錯誤、人類替代等。
- GenAI 的使用需要進行哪些監測和評估，例如性能、效果、影響等。
這個準則的目的是為了確保我們的 GenAI 使用是合理、合法和有益的，並避免一些不必要的問題和後果。我們可以參考一些已有的 GenAI 相關的指南和標準，例如 [OpenAI 的倫理原則]、[Google 的 AI 原則]、[IEEE 的 AI 倫理指南] 等。
步驟二：選擇合適的 GenAI 工具和平台
其次，我們需要選擇合適的 GenAI 工具和平台，以滿足我們的軟件開發需求。這裡的合適不僅指的是功能和性能，還指的是安全和可靠。我們需要考慮以下幾個方面：
- GenAI 工具和平台的來源和背景，例如開發者、提供者、用戶等。
- GenAI 工具和平台的質量和準確性，例如錯誤率、偏差、一致性等。
- GenAI 工具和平台的安全和隱私，例如數據保護、權限控制、加密傳輸等。
- GenAI 工具和平台的可用性和可擴展性，例如可訪問性、可定制性、可集成性等。
- GenAI 工具和平台的成本和效益，例如費用、效率、收益等。
我們可以通過一些測試和評估的方法，來比較不同的 GenAI 工具和平台，並選擇最適合我們的那一個。例如，我們可以使用一些標準的數據集和任務，來測試 GenAI 工具和平台的性能和準確性，並使用一些指標和指數，來評估 GenAI 工具和平台的安全和隱私。我們也可以參考一些 GenAI 工具和平台的評論和反饋，來了解它們的用戶體驗和滿意度。
步驟三：建立一個 GenAI 的使用流程和監督機制
最後，我們需要建立一個 GenAI 的使用流程和監督機制，以確保我們的 GenAI 使用是有效和可控的。這個流程和機制應該包括以下幾個環節：
- GenAI 的使用需求和目標的確定和分析，例如任務的定義、輸入的準備、輸出的期望等。
- GenAI 的使用過程和結果的記錄和追蹤，例如參數的設置、內容的生成、數據的存儲等。
- GenAI 的使用效果和影響的檢查和評估，例如錯誤的檢測、內容的校對、影響的測量等。
- GenAI 的使用反饋和改進的收集和實施，例如問題的報告、建議的提供、更新的安裝等。
這個流程和機制的目的是為了確保我們的 GenAI 使用是符合我們的需求和目標的，並及時發現和解決一些潛在的問題和風險。我們可以使用一些工具和方法，來幫助我們實施這個流程和機制，例如日誌系統、監控系統、評估系統、反饋系統等。
詳情請看：