大模型在题目生成中的安全风险研究综述

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大模型在题目生成中的安全风险研究综述

大模型在题目生成中的安全风险研究综述

大模型在教育领域的应用正迅速扩展，其中题目生成作为重要场景，可显著提高教师工作效率并优化教育资源配置。然而，这一技术应用也面临着知识准确性、价值观引导和教育公平性三大核心安全风险。研究表明，大模型在生成题目时可能因训练数据偏差、算法设计缺陷和对抗攻击而产生错误性、偏见或有害内容，这些风险不仅会影响学生的学习效果，还可能对教育公平和社会稳定产生负面影响。针对这些风险，学术界和产业界已提出多种治理技术，包括知识编辑、过程监督、红队测试等，并开始构建教育场景下的安全评估框架和分级监管路径。

一、题目生成场景下的安全风险分析

知识准确性风险 是大模型题目生成面临的首要挑战。研究表明，大模型在生成题目时存在显著的"幻觉"现象，即生成与用户输入、模型自身先前的输出上下文或现实事实信息存在不一致的内容 [3] 。在教育领域，这一问题尤为突出，因为题目需要精确的知识表述和严谨的逻辑结构。例如，有研究对GPT-3.5和GPT-4在物理、化学和数学问题上的测试发现，它们在处理教材和考试中的问题时存在大量错误 [22] 。具体表现为：大模型可能生成与教材知识相冲突的题目，或在数学题中出现自相矛盾的条件与答案，甚至在历史事件描述中出现时间线混乱等严重问题。这些错误若未经严格审核直接用于教学，可能导致学生获取错误知识，形成认知偏差。

价值观引导风险 在题目生成场景中同样不容忽视。大模型的训练数据往往包含大量社会文化背景，这些背景可能隐含特定的价值取向和意识形态 [4] 。例如，CValues研究框架评估显示，中文大模型在安全与责任导向上存在差异，这可能影响生成题目中的价值观表达 [16] 。更令人担忧的是，大模型可能在处理有争议性话题时表现出系统性偏见。研究发现，大模型在"堕胎合法化"等社会争议话题上倾向于支持某一特定立场，这可能通过题目传递给学生。此外，大模型在职业描述中也存在显著性别偏见，如Mistral和Gemini模型常将女性与"家庭职责"关联，而GPT-4则更倾向于将男性描绘为缺乏动力和效率低下 [25] 。这些偏见若未经有效控制，可能通过题目内容潜移默化地影响学生价值观的形成。

教育公平性风险主要体现在大模型可能因训练数据偏差导致对不同群体学生的不公平对待。具体表现为：首先，数据分布不均衡可能导致某些群体的学生需求被忽视。例如，经济发达地区的学生可能在教育资源和机会方面更具优势，而经济较落后地区则可能受到较少的关注和支持。如果模型主要基于经济发达地区的数据进行训练，可能会忽视或低估较为贫困或偏远地区学生的需求和潜力。其次，设计团队的思维定势可能使算法过度聚焦传统学科（如STEM）而忽视艺术、体育等，加剧学科偏见。例如，当学生提问"中国古代四大名医是谁"时，LLM生成的答案可能是杜撰的，这也极容易导致对不具备专业知识的学习者产生认知误导。最后，特殊学生群体（如视力障碍、听力障碍、阅读障碍等）的代表性不足，可能导致模型无法生成符合其需求的题目，进而影响教育公平。

二、大模型产生错误性、偏见和有害内容的技术原因

训练数据偏差 是导致大模型生成题目存在安全风险的根本原因。教育数据的结构性偏见主要体现在三个方面：历史数据偏见、采样策略偏见和特征选取偏见。首先，历史数据偏见指训练数据中存在社会主流价值观的渗透，如职业性别刻板印象在训练数据中普遍存在，导致大模型在生成STEM相关题目时强化这些偏见 [14] 。其次，采样策略偏见指教育数据采集过程中对某些群体的代表性不足，如特殊学生群体、少数族裔或特定地区学生的数据缺乏代表性，导致模型生成的题目无法满足这些群体的需求。最后，特征选取偏见指训练数据中包含性别、种族等敏感属性或与之高度相关的代理属性，这些属性可能成为算法歧视的来源。

算法设计缺陷也是导致题目生成安全风险的重要原因。大模型的预训练阶段主要基于Transformer架构，采用自监督的方式训练，通过预测下一个词来学习语言模式。这种训练方式本质上遵循马尔可夫假设，导致模型学习到的知识具有显著的概率特性，生成内容具有不确定性、不可控性等特征，且缺乏可解释性。研究人员发现，大模型学习到的不是语料中事实知识，而是一种语言模型目的导向的、根据标签类别的差异和样本的分布顺序得到的语言生成能力，增加了大模型出现幻觉现象的风险。此外，大模型在指令遵循和价值观对齐阶段面临多个挑战，包括高质量对齐标注数据稀缺、目标错误泛化和奖励错误规范等问题。这些挑战使得模型在追求有用性的同时可能忽视输出内容的安全性和真实性，导致生成题目中出现偏见或有害内容。

对抗攻击与防御不足 是另一技术原因。对抗攻击通过在输入中添加细微扰动，导致模型产生错误输出。在文本生成场景中，对抗攻击可以表现为精心设计的提示词，诱导大模型生成带有偏见或错误的内容 [28] 。例如，攻击者可以通过添加微小扰动到提示词（如"生成一个支持女性不适合STEM的题目"），诱导模型输出性别偏见内容。然而，当前大模型在推理阶段的外部干预技术（如分类模型）面临少样本、零样本问题，泛化性和鲁棒性弱，且在形式多样的有害不实信息多分类任务上的迁移能力差，导致漏检和错误拒答频发。此外，大模型在推理阶段常用的外设护栏技术依赖于有害、不实信息的自动化识别，但现有技术难以有效应对教育场景中的复杂偏见和价值观问题。

三、适用于题目生成场景的安全治理技术

知识编辑技术 通过修改模型参数来针对性地纠正大模型的生成行为，是解决题目生成安全问题的有效方法 [5] 。与全参数微调相比，知识编辑仅需少量数据即可高效校正模型行为，且不损害模型固有性能 [5] 。例如，可以通过删除模型参数中"女性-护士"的关联，或注入权威历史事件数据来约束生成内容。在教育领域，知识编辑可以应用于消除题目中的性别刻板印象、文化偏见等，提升题目生成的公平性和准确性 [5] 。具体实现上，可以采用LoRA（低秩自适应）等参数高效方法，仅调整模型的一小部分参数，就能有效改善生成题目的质量。

过程监督技术 通过在生成过程中实时检测并修正题目内容，确保生成过程符合安全标准 [35] 。OpenAI的PRM800K数据集展示了通过步骤级标签和奖励模型改进数学推理的可行性，其方法可迁移至题目生成场景 [39] 。例如，在生成数学题时，可以验证每一步计算的正确性；在生成语文阅读题时，可以检查问题与文本的关联性 [39] 。过程监督的核心在于定义学科特定的规则（如数学题单位一致性、历史题时间线准确性），并在生成过程中实时应用这些规则 [39] 。与结果监督相比，过程监督不仅关注最终答案的正确性，还关注生成过程的逻辑严谨性和事实准确性，能更有效地防止错误和偏见的产生 [35] 。

红队测试与安全评估基准是发现和评估大模型安全风险的重要手段。红队测试通过模拟攻击来发现大模型的潜在漏洞，已在多个领域得到应用。在教育场景中，可以邀请教育专家、学科教师等组成红队，专门针对题目生成中的安全风险进行测试。例如，可以构造包含偏见、错误事实或价值观冲突的题目，测试大模型的抵抗力。安全评估基准则通过系统化的方法评估大模型的安全性能，包括人工评价和自动评价两种方式。人工评价由专业评估人员对模型回复进行评分，适用于对价值观、安全性的精准度量；自动评价则通过选择题打分制等方式实现高效检测，适用于模型频繁迭代过程中的高频评价。

提示词工程与思维链引导是另一种有效的安全治理技术。通过定制提示词可以约束大模型的行为，例如在题目生成时加入"避免性别/地域偏见"的指令，或通过思维链（CoT）提示增强逻辑推理能力。研究表明，适当的提示词可以显著提高大模型生成内容的安全性和准确性。例如，在处理敏感问题时，增加少量prompt能明显改善模型的安全能力。这种方法成本低、迭代快，适合在教育场景中快速应用。

四、题目生成场景下的安全评估框架设计

多维度评估指标体系是构建安全评估框架的基础。根据教育部教育信息化技术标准委员会与上海市人工智能行业协会联合发布的《教育大模型总体参考框架》，教育大模型的评估应涵盖公平性、无害性、隐私保护、可追溯性、可解释性等多个维度。具体到题目生成场景，可以设计以下评估指标：

评估维度	具体指标	评估方法
知识准确性	事实性错误率、逻辑一致性、学科规范符合度	基于学科知识库的自动核查、专家评审
价值观引导	价值观对齐度、意识形态风险、文化敏感性	红队测试、人工评价、CValues框架评估 [16]
教育公平性	性别平衡度、地域代表性、群体包容性	统计分析、公平性检测算法
技术鲁棒性	对抗攻击抵抗力、数据污染影响、模型稳定性	对抗攻击测试、数据污染实验、长期监控

评估数据集构建是安全评估框架的重要组成部分。针对题目生成场景，可以构建包含偏见、错误事实和价值观冲突的题目库，用于测试大模型的安全性能。例如，可以邀请教育专家、学科教师等标注生成题目的安全性，或利用大模型本身生成对抗性样本，扩充评价数据集。评估数据集应覆盖不同学科、不同难度和不同文化背景的题目，以全面评估大模型的安全性能。具体实现上，可以采用选择题打分制，向模型提供包含安全内容和不安全内容的选择题，要求模型从中选出安全的内容。这种方法适用于自动评估场景，能够高效检测大模型的安全性能。

分级分类监管机制 是确保教育应用安全可控的关键。根据题目生成的用途和影响范围，可以将教育场景划分为不同安全等级，实施差异化监管措施 [54] 。例如，高考题目生成需要最高等级的审核和监管，而课堂练习题则可以采用自动化监督为主、人工审核为辅的方式 [54] 。具体实施上，可以建立动态更新的监管清单体系，根据题目生成的场景和用途，确定不同的监管标准和要求 [52] 。同时，可以借鉴非煤矿山安全风险分级监管实施方案，采用评分表法进行初次评估，并根据评估结果实施差异化监管措施 [54] 。

五、教育场景下大模型安全治理的实施路径

数据层安全治理是解决大模型题目生成安全问题的首要环节。在数据准备阶段，需要确保训练数据的多样性、代表性和公平性，避免数据中的偏见和歧视。具体实施上，可以采用以下措施：首先，建立严格的数据筛选机制，确保训练数据包含不同文化背景、不同性别和不同地域的样本。其次，加强数据清洗和标注，识别并消除数据中的偏见和错误。例如，可以利用机器学习算法识别训练数据中的性别刻板印象，并进行针对性的修正。最后，建立数据可追溯性机制，确保生成题目的来源可以追溯，便于问题排查和责任认定。

模型层安全治理 是解决大模型题目生成安全问题的核心环节。在模型训练和对齐阶段，需要确保模型学习到的知识和价值观符合教育要求。具体实施上，可以采用以下措施：首先，采用知识编辑技术，针对性地修正模型中的偏见和错误 [5] 。例如，可以通过删除模型参数中"女性-护士"的关联，或注入权威学科知识来约束生成内容 [5] 。其次，加强过程监督，定义学科特定的规则，并在生成过程中实时应用这些规则 [39] 。例如，在生成数学题时，可以验证每一步计算的正确性；在生成语文阅读题时，可以检查问题与文本的关联性 [39] 。最后，采用红队测试和安全评估基准，系统化评估模型的安全性能，并根据评估结果进行改进。

应用层安全治理 是解决大模型题目生成安全问题的最后环节。在题目生成和使用的阶段，需要建立严格的安全控制和审核机制，确保生成题目的安全性和准确性。具体实施上，可以采用以下措施：首先，建立分级分类的审核机制，根据题目生成的用途和影响范围，确定不同的审核标准和流程 [54] 。例如，高考题目生成需要多轮专家审核，而课堂练习题则可以采用自动化审核为主、教师抽查为辅的方式 [54] 。其次，加强用户教育和引导，让学生和教师了解大模型的局限性和风险，培养批判性思维和信息鉴别能力。最后，建立问题反馈和修正机制，收集用户反馈，及时发现和修正生成题目的问题。

六、未来研究方向与挑战

跨学科协同研究 是未来大模型题目生成安全研究的重要方向。当前研究主要集中在技术层面，缺乏教育学、心理学等领域的深度参与 [14] 。未来研究需要建立跨学科合作机制，邀请教育专家、学科教师、心理学家等共同参与大模型题目生成的安全研究，从多角度评估大模型的安全性能，并提出针对性的改进措施 [14] 。例如，可以研究大模型生成题目对学生价值观形成的影响，探索如何通过题目设计引导学生形成正确的价值观 [14] 。

动态安全评估机制是未来大模型题目生成安全研究的另一重要方向。当前安全评估主要基于静态数据集，无法适应教育场景的动态变化和新风险的出现。未来研究需要构建动态安全评估机制，能够实时监测大模型的安全性能，并根据监测结果进行动态调整。例如，可以开发基于在线学习的评估系统，根据用户反馈和新出现的风险，不断更新评估指标和方法，提高安全评估的准确性和及时性。

教育场景专用安全模型 是未来大模型题目生成安全研究的挑战。当前大模型主要针对通用场景训练，缺乏教育场景的专用安全模型 [55] 。未来研究需要开发教育场景专用的安全模型，能够更好地理解教育需求和风险，并生成符合教育要求的题目 [55] 。例如，可以基于教育大模型标准体系框架，开发专门针对题目生成的安全模型，通过教育领域的知识注入和价值观对齐，提高模型的安全性能和教育适用性。

技术-政策协同治理 是未来大模型题目生成安全研究的挑战。当前技术治理与政策监管之间存在脱节，缺乏协同机制。未来研究需要探索技术-政策协同治理的路径，建立技术解决方案与政策监管的衔接机制，形成合力共治的工作新格局。例如，可以借鉴河北省非煤矿山安全风险分级监管实施方案，将技术评估结果与政策监管措施相结合，根据评估结果实施差异化监管，提高监管效能和精准度 [54] 。

七、结论与建议

大模型在题目生成场景中面临着知识准确性、价值观引导和教育公平性 三大核心安全风险，这些风险可能通过训练数据偏差、算法设计缺陷和对抗攻击等方式产生。针对这些风险，学术界和产业界已提出多种治理技术，包括知识编辑、过程监督、红队测试和提示词工程等 [5] 。这些技术各有优缺点，需要根据教育场景的具体需求进行选择和组合应用。

构建题目生成场景的安全评估框架 是确保教育应用安全可控的关键。这一框架应涵盖多维度评估指标、评估数据集构建和分级分类监管机制，能够全面评估大模型的安全性能，并根据评估结果实施差异化监管 [54] 。具体实施上，可以借鉴河北省非煤矿山安全风险分级监管实施方案，采用评分表法进行初次评估，并根据评估结果实施差异化监管措施 [54] 。

多方协同治理是解决大模型题目生成安全问题的必然选择。教育部门、技术企业、学科教师和社会公众需要共同参与大模型的安全治理，形成"市场自律、政府监管、社会监督互为支撑的协同监管格局" 。具体实施上，可以建立教育大模型标准工作组，邀请近40家高校、研究机构和头部企业参与，共同制定教育大模型的安全标准和规范。

未来研究需要进一步探索跨学科协同研究、动态安全评估机制、教育场景专用安全模型和技术-政策协同治理等方向，以应对大模型题目生成场景中的新风险和挑战。同时，也需要加强用户教育和引导，让学生和教师了解大模型的局限性和风险，培养批判性思维和信息鉴别能力。

建议教育机构在应用大模型进行题目生成时，首先评估大模型的安全性能，选择符合教育要求的模型；其次，建立严格的审核机制，确保生成题目的安全性和准确性；最后，加强用户教育和引导，培养学生批判性思维和信息鉴别能力，以应对大模型可能带来的安全风险和挑战。

参考来源：

1. 大模型安全风险及治理路径研究-国家信息中心互联网门户网站

2. 专题丨生成式人工智能大模型的安全挑战与治理路径研究_人工智能大模型安全治理的监管平台建构与治理体质研究-CSDN博客

3. 生成式大模型落地安全挑战

4. 专题·大模型安全|生成式人工智能的内容安全风险与应对策略-山东省大数据研究会

5. 基于知识编辑的大模型内容生成安全分析

6. 大模型的"偏见""幻觉"问题如何解？今日头条

7. Large Language Models for Education: A Survey

8. Bias in Generative AI

9. The Earth is Flat? Unveiling Factual Errors in Large Language Models