当前，全球各大企业均在以前所未有的热情拥抱AI，但与AI伴生的安全问题，正引发更多担忧。
近日，邬江兴告诉新浪财经《WeTalk》栏目，“不是90%的大模型不可信，而是100%的大模型都不安全、不可信”。他建议人们不要只相信单一大模型，而是“要相同的问题，多问几个模型”。
他指出，每一个模型都是相对可信，但都存在缺陷，“你要想它没缺陷，这个是不科学的”。
以下为《WeTalk》与邬江兴对话部分内容：
“100%大模型不可信，不要信任何一个大模型”
新浪财经：你们之前测试表明，90%的大模型都不可信任，现在这个结果有没有一些改进了？可信度提升了吗？
邬江兴：不是90%不可信，是100%都是不安全的，它没有绝对的安全，100%都是不可信的。
它要通过必要多样性去表达，通过相对可信，而不是去追求绝对可信，绝对可信是没有的。所以每一个模型都是相对可信，都是存在缺陷，你要想它没缺陷，这个是不科学的。但是我可以用这些带有缺陷的模型，按照内生安全构造构成一个相对可信的环境，他得到的结论，就要比大多数模型可信得多。
所以说以后人工智能应用的时候，你们千万不要说我只用一个文心一言，用一个豆包等。把问题多问几个模型，然后你自己来处理。当然，如果是内生安全的系统，我们自动可以来给你处理。
一个人，兼听则明，偏信则暗。道理是一样，不要去信某一个模型，可以有多几个模型，同一个问题向几个模型一起问，然后他们里面共同的一部分是可信的，不同的部分你要判断。
“用AI解决AI安全问题，这是个伪命题”
新浪财经：您之前提过AI存在“三不可”问题，那该如何让AI更可用呢？
邬江兴：AI运行不能去靠某一个大模型，不能是必要的关系，应该有多个大模型，然后让他们按照内生安全的构造连接起来，有相对正确的工艺，有所谓的共识机制，让我们可以来判断。也就是当一个数据输入时，多个模型因为存在共识机制，所以肯定不会办指鹿为马的事，如果有个模型真的出来指鹿为马了，其他模型也可以判断出它是指鹿为马，不会让我们以为这就是马。 控制论的第一性原理叫必要多样性，没有必要多样性就没有稳定的控制，每一种单一的东西都可能是不完美的，哥德尔不完全性定理同样指出，任意一个包含一阶谓词逻辑与初等数论的形式系统，既不能被证明为真也不能被证明为否，也就是说我们想用AI去解决AI的安全问题，都会是个伪命题。 我现在的解决方法是什么？我可以用多个AI模型，因为他们存在价值对齐，所以他不能胡说八道，各个模型中间会有很多多样性和特殊性，因为利用了这些多样性和特殊性，也就知道你攻击了哪个模型，同时其他模型也不会受到影响。就是说你想一枪打多只鸟的可能性没有了，这样的话就极大地提高了应用系统给出结论的安全性。
“闭源的单一模型，一定是不安全的”
新浪财经：这是否也意味着，一些商业机构说自己的模型是闭源的，所以更先进，这其实是个伪命题呢？
邬江兴：这一定是有问题的，单一性一定是有问题的，闭源带来不了安全性，因为他如果遭到破坏，单一的破坏就可能造成全部破坏，而当我们说必要多样性时，你能破坏A的时候，你不可能同时破坏B、C、D。
物理世界的统一性和物质世界的多样性是怎么表达的？他要求的是生物多样性，也就是说某种生物可能会在某种灾难后消失掉，但由于生物的必要多样性，能保证整个地球生物的生态不会因为某个物种的消失而完蛋，但如果是一个同质化的物种，很可能在未来的演化和进化过程中，遭遇不测的时候就灭绝了。
新浪财经：类似于群策群力、人多力量大？
邬江兴：开源不光是群策群力，他还有多种多样性。我们现在搞AI的人，总是想办法把一个AI搞得安全，在理论上这是不成立的，没有绝对安全的东西，只有相对安全。
新浪财经：您之前提出了一个多样动态异构冗余架构，这是您理念的具体载体吗？
邬江兴：这是一个设计结构，就像我们的可靠性系统中，它要求你设计成主备或者是动态备份和静态备份，这个动态异构冗余是指你的一个信息系统或者一个大模型系统，你要把它设计成这样的一个架构，来按照这个架构就能得到安全性，它现在是一个框架的形式。
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