总结下这个问题里关于 AI 安全的问题

AI安全是一个多方面的问题，涉及多个层面和领域。以下是对AI安全问题的一个总结：

1. 脆弱性：AI系统在多个层面上都显示出脆弱性，包括代码级别、训练和开发期间、部署后、网络层面以及生成输出等方面。这些脆弱性使得AI系统容易受到攻击1。

2. 系统论视角：为了确保AI系统的安全，需要超越传统的还原论思路，采用更全面的系统论方法。这种方法有助于对齐研究，降低特定危害（如奖励破解）的风险3。

3. 安全意识：追求AI安全性的第一步是意识到所有可能存在的安全问题。这包括对AI系统进行红队测试（Red Teaming），以发现潜在的安全问题并创建可能引发安全问题的提示词4。

4. 恶意机器学习：随着AI技术的发展，出现了各种AI系统安全问题，如闪避攻击、药饵攻击和后门漏洞攻击。这些攻击不仅精准，而且对不同的机器学习模型具有很强的可传递性5。

5. 复杂系统的理解：在考虑改变深度学习等经验领域的轨迹以及防止高风险系统的灾难时，必须对复杂系统有所了解。复杂系统是一个完整的研究领域，对于AI安全至关重要8。

6. 赋能问题：人工智能的赋能问题指的是传统安全问题通过AI技术得到解决或AI技术加剧传统攻击的效率。AI可以辅助网络空间安全从被动防御趋向主动防御10。

7. 新领域的挑战：AI安全领域中的一些新挑战包括安全性和鲁棒性、可理解性和可解释性、奖励学习等。这些领域都有一些最新的研究成果和未解决的问题11。

综上所述，AI安全问题是一个复杂且多维的问题，需要从多个角度进行研究和解决。