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Google 最新發布的 Gemini 2.5 Flash 預覽版以其速度和效率吸引目光,但在安全性評估上,卻出現了耐人尋味的結果。本文深入探討其安全評分細節,特別是在多語言安全方面,為何分數反而略低於舊版?
最近 Google 推出了 Gemini 家族的新成員——Gemini 2.5 Flash 預覽版,主打的就是快、狠、準(還有成本效益高!)。它帶來了新奇的「混合推理」概念,讓開發者可以自己調控模型的思考深度,聽起來確實很吸引人。大家都期待看到它在各方面的表現,尤其是在這個 AI 安全議題日益重要的時代。
不過,仔細翻閱 Google 同步發布的「模型卡 (Model Card)」,在令人振奮的效能數據之間,安全評估的部分卻透露出一些值得玩味的細節。是的,整體來看是有進步,但魔鬼藏在細節裡——在某個特定的安全指標上,Gemini 2.5 Flash 的表現,竟然比它的前輩 Gemini 2.0 Flash 還要稍稍遜色。
等等,這是怎麼回事?新模型不是應該更安全嗎?
我們先來看看 Google 是怎麼評估 Gemini 2.5 Flash 安全性的,由Google發布的技術報告呈現。他們動用了內部的安全、資安、責任團隊,進行了一系列的自動化與人工評估,還有紅隊演練,目的就是要確保模型符合 Google 的 AI 原則和安全政策,防止生成有害內容(像是仇恨言論、危險內容、色情資訊等等)。
在模型卡中,Google 提供了一份 Gemini 2.5 Flash 與 Gemini 2.0 Flash 的安全性能比較數據(截至 2025 年 4 月)。這裡的分數代表的是性能的絕對百分比增減。對於安全評估來說,百分比減少 (負數) 代表違規率降低,也就是更安全;反之,百分比增加 (正數) 則代表違規率上升,也就是安全性相對下降。
來看看幾個關鍵指標的比較結果:
看到這裡,你應該抓到重點了。雖然在多數方面,Gemini 2.5 Flash 的安全性是有進步的,甚至在某些方面進步顯著,但那個 -0.49% 的多語言安全評分,確實比較礙眼。
數字擺在眼前,自然會引發疑問。為什麼在致力提升模型能力的同時,多語言的安全性反而出現了微幅的退步?
Google 在模型卡中其實也給出了一些解釋性的脈絡:
老實說,這個 -0.49% 的數字本身很小,但它點出了一個重要的事實:AI 安全是一個動態且複雜的挑戰,尤其是在多語言和跨文化的情境下。 語言的細微差別、文化背景的不同,都可能讓安全策略的判斷變得更加困難。
看到新模型在某個安全指標上退步,我們應該感到恐慌嗎?倒也不必過度解讀。
但同時,這個數據也提醒我們:
總之,Google Gemini 2.5 Flash 預覽版在展現其強大潛力的同時,其安全評估報告中的多語言安全分數小幅下滑,確實提供了一個值得我們思考的面向。這並非否定模型的整體進步,而是凸顯了 AI 安全,特別是跨語言安全性的複雜性和持續性挑戰。
對於開發者和使用者來說,理解這些細微之處,有助於我們更全面、更客觀地評估和應用這些強大的 AI 工具。而對於 Google 來說,這無疑也是一個需要持續投入資源、不斷精進的課題。AI 安全之路,依然任重而道遠啊。
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