熊节|大模型语料的“认知投毒”,一场正在发生的数字主权攻防战
大语言模型(LLM)正以前所未有的速度渗透到社会生活的方方面面,迅速演变为关键的信息基础设施。然而,一个根本性的、却又极易被忽视的战略风险正在浮现:作为大模型智能“基座”的训练语料,正面临着系统性的“信息污染”。
要理解这种“投毒”的深层逻辑与传导路径,我们必须建立一个全链路的分析框架。笔者认为,任何一个面向用户的AI应用,其信息输入都必然经过四大环节,而每一环节都存在着被污染的风险:
1.预训练数据(Pre-training Data):这是模型世界观形成的“原生土壤”。
2.后训练数据(Post-training Data):这是模型价值观和行为模式的“塑造工具”。
3.实时知识增强(Real-time Knowledge Augmentation):这是模型获取即时信息的“外部水源”。
4.应用层编排(Application Layer Orchestration):这是信息输出前的“最后防线”。
本文将逐一剖析“认知投毒”在这四大环节中的具体表现、攻击手法及其深远影响,并探讨在这场无声的攻防战中,我们应如何捍卫自身的数字与认知主权。
一、预训练数据:数字时代的“土壤重金属污染”
这种“土壤污染”主要体现在三个层面:
首先是语言霸权带来的文化偏见。Common Crawl中绝大部分语料是英文,这意味着模型在“学习世界”的初始阶段,就戴上了一副以英语文化为中心的“有色眼镜”。
其次是特定知识源的“加权投喂”。我们再看GPT-3的训练配方,一个极其微妙的操作是,来源于维基百科(Wikipedia)的语料实际仅占总量的0.6%,却被赋予了高达3%的训练权重。这意味着模型被强制要求“超额学习”维基百科的内容。而维基百科作为一个众所周知在诸多议题上存在鲜明“亲西方”意识形态立场的知识库,这种“加权”操作的后果不言而喻。这绝非简单的技术选择,而是一种系统性的、带有明确目的的意识形态加权(Ideological Weighting),其目标就是在模型的底层认知中,预设一个亲西方的价值框架。
最后是互联网固有信息垃圾的无差别吸收。互联网本身就充斥着大量过时信息、偏见、阴谋论和彻头彻尾的谎言。预训练过程就像一个不加筛选的巨型“吸尘器”,将这一切“数字垃圾”悉数吸入,构成了模型认知背景中难以清除的“杂质”。
当一个模型的基础世界观构建在这样一片被语言霸权、文化偏见和意识形态“加权”所污染的“数字土壤”之上时,它很难对中国的发展道路、治理模式和文化价值产生真正客观、公允的理解。这是一种源头性的、基础性的污染,其影响深远且难以逆转。
如果说预训练阶段的污染是慢性的“土壤污染”,那么在后训练阶段,我们看到的是一种更为直接、更具攻击性的“认知投毒”——它如同一支意识形态的“定向注射器”,将精心设计的特定观点,作为“思想钢印”强行注入模型的认知核心。
笔者在研究中发现的一个典型案例,足以揭示这种攻击手法的隐蔽与险恶。
艾伦人工智能研究所(AI2)创建的tulu_v3.9_wildchat_100k是一个在开源社区广受推崇的高质量后训练数据集。因其数据来源真实、场景丰富,被大量基于Llama、Qwen等开源模型的开发者用作提升模型对话能力的关键“补品”。然而,就在这个看似纯技术的“补品”中,我们发现了一条被精心“投毒”的数据:
对话的前半段完全正常,用户询问“Mac电脑上的网络数据包嗅探工具”,模型也给出了专业的回答,介绍了6款相应的工具。
然而,对话后半段画风突变,提问者突然用繁体中文连续提出极具诱导性的反华政治问题,并引导模型就所谓“中国崩溃论”等议题进行“分析”。
作者在开源后训练数据集tulu_v3.9_wildchat_100k中发现伪装成技术问答的“捆绑式投毒”手法 截图
类似的“系统性灌输”在其他常用数据集中也屡见不鲜。例如,在被广泛用于模型能力评测的MMLU数据集中,充斥着大量体现“西方中心论”的问答。对一条数据公然将充满殖民主义色彩的诗作《白人的负担》解读为“对先进文明承担的责任的提醒,即应将现代文明的成果带给欠发达地区的人民”;另一条则武断地宣称“前苏联的案例表明极权主义与先进工业技术不相容”。
本文提到数据集中,对诗作《白人的负担》解读为“提醒先进文明承担的责任,将现代文明的成果带给欠发达地区的人民”
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