文章核心观点 - 谷歌DeepMind发布了一份145页的重磅技术报告《AGI技术安全与保障方法》，系统性地阐述了应对通用人工智能潜在极端风险的整体战略和工程蓝图，标志着顶级AI实验室的安全治理从被动响应转向主动防御 [1] 风险认知与防御逻辑 - 报告认为传统的“观察-缓解”模式已不适用，主张采取预防性技术路径，构建针对“滥用”和“失配”两大核心风险的严密防御纵深 [1] - 报告基于“AI能力无明确人类天花板”和“近似连续性”的假设，提出“随时可用”的防御策略，通过持续监测当前模型的危险能力边界来建立动态风险评估机制，不依赖于对未来能力的精准预测 [2] AGI风险分类 - 报告将可能导致严重后果的风险划分为四大类：滥用、失配、错误和结构性风险，其中滥用和失配因涉及恶意意图而被列为技术防御的重中之重 [3] 应对滥用风险的技术防线 - 核心逻辑是“阻断威胁主体获取危险能力”，依托于“前沿安全框架”来识别和评估模型的危险能力（如网络攻击、生物武器研发辅助）[4] - 具体手段包括：严格的访问控制和防泄漏机制以保护模型权重、训练后的安全微调、能力抑制（“遗忘”特定危险知识）以及实时监控 [4] - 强调通过“红队测试”模拟高水平攻击者来极限施压，验证防御体系的有效性 [4] 应对失配风险的技术防线 - 第一条防线是“构建对齐的模型”，重点讨论了“放大监督”技术，即利用AI辅助人类监督AI，例如通过“辩论”机制让两个AI系统竞争，人类只需判断辩论逻辑漏洞 [6] - 第二条防线是“防御未对齐的模型”，引入计算机安全中的“零信任”理念，假设模型可能已经失配，通过层级化监控体系、物理隔离和权限管理来限制AI对现实世界的操控能力 [7] 安全论证与可验证性 - 报告引入了系统工程中的“安全论证案例”概念，要求为高风险AGI系统提供结构化论证，例如“能力缺失论证”和“控制有效性论证”，将AI安全提升至类似核工业的严格准入标准 [8] - 强调“可解释性”研究是关键赋能技术，旨在深入模型内部理解其决策的神经机制，以实现“谎言探测”或“欺骗意图识别”等高级功能，为安全论证提供证据 [8] - 还提到“更安全的设计模式”和“不确定性估计”等辅助手段，例如设计能在面临不确定性时主动寻求人类反馈的智能体 [9] 技术方案的局限性与协同需求 - 报告坦承技术防御只是半壁江山，必须与有效的全球治理、行业标准以及社会适应性措施相结合，才能真正构建起AGI的安全屏障，避免因监管标准不一而引发“逐底竞争”[9]