Percy Liang确认出席CAIS 2026：AI安全与大模型评估的前沿对话

Percy Liang受邀担任CAIS 2026主题演讲嘉宾

斯坦福大学教授Percy Liang已确认将作为主题演讲嘉宾（Keynote Speaker）出席CAIS 2026大会。作为HELM大模型评估框架的主导者和AI透明度研究的重要推动者，他的参会在AI研究社区引发了广泛关注。

Percy Liang是谁：AI评估与透明度的领军人物

Percy Liang现任斯坦福大学计算机科学系副教授，同时也是斯坦福人类中心人工智能研究所（Stanford HAI）的核心成员。Stanford HAI成立于2019年，由李飞飞和前斯坦福教务长John Etchemendy联合创办，是全球最具影响力的AI跨学科研究机构之一。HAI的核心理念是"以人为本的AI"，强调AI技术的发展必须服务于人类福祉，其研究覆盖AI基础技术、伦理治理、经济影响和社会政策等多个维度。HAI定期发布的《AI Index Report》已成为全球政策制定者和行业领袖了解AI发展态势的权威参考。Percy Liang作为HAI核心成员，其研究方向与HAI推动AI透明度和负责任发展的使命高度契合。

他在AI领域最具影响力的贡献，当属主导了**HELM（Holistic Evaluation of Language Models）**项目——一个对大语言模型进行全面、标准化评估的基准框架。

HELM框架：为大模型评估建立统一标尺

HELM项目为业界提供了一套系统性方法，从准确性、公平性、鲁棒性、效率等多个维度衡量不同大语言模型的表现。HELM框架之所以在业界产生深远影响，在于它突破了传统AI评估仅关注单一任务准确率的局限。传统的大模型评估往往依赖MMLU、HellaSwag等单项基准测试，容易导致模型针对特定测试进行优化（即"刷榜"现象），无法反映模型的真实综合能力。HELM则设计了涵盖42个核心场景和7大评估指标的多维度评估体系，其中7大指标包括准确性（Accuracy）、校准性（Calibration）、鲁棒性（Robustness）、公平性（Fairness）、偏见与刻板印象（Bias & Stereotypes）、毒性（Toxicity）以及效率（Efficiency）。这种全景式评估方法使得不同模型之间的比较更加公正和全面，也为监管机构提供了可操作的技术参考框架。

在GPT-4、Claude、Gemini等大模型"百花齐放"的当下，这种独立且透明的评估体系帮助研究者和开发者做出更明智的技术选择。

基础模型透明度指数：让AI开发更加透明

Percy Liang还参与发布了基础模型透明度指数（Foundation Model Transparency Index），对OpenAI、Google、Meta等主流AI公司在模型训练数据、计算资源、下游影响等方面的信息披露程度进行系统评分。该指数于2023年首次发布，采用了包含100个细分指标的评估体系，从上游（训练数据来源、数据处理方式、计算资源消耗）、模型本身（架构设计、训练方法、评估结果）和下游（使用政策、影响评估、用户数据处理）三个层面对主流AI公司进行打分。首次评估结果显示，即便是行业领先的公司，透明度得分也普遍偏低——最高分仅为54分（满分100），这一发现引发了广泛讨论。该指数的发布直接促使多家AI公司改善了信息披露实践，例如Meta在后续版本中显著提高了Llama模型的文档完整度。这种通过量化评估倒逼行业改进的方法，被认为是AI治理领域的重要创新。

这项工作直接推动了行业向更加开放和负责任的方向迈进。

CAIS 2026大会：聚焦AI安全核心议题

CAIS（Conference on AI Safety，人工智能安全大会）是AI安全领域的重要学术会议。随着大语言模型和生成式AI技术的快速迭代，AI安全已从学术边缘走向行业核心关切。

AI安全（AI Safety）和AI对齐（AI Alignment）是当前AI研究中最受关注的两大方向。AI安全关注的是如何防止AI系统产生有害输出或被恶意利用，涵盖技术安全（如防止越狱攻击、幻觉输出）和社会安全（如防止虚假信息生成、隐私泄露）两个层面。AI对齐则更深层地探讨如何确保AI系统的目标和行为与人类价值观保持一致，这一问题随着模型能力的增强而变得愈发紧迫。2023年以来，多个标志性事件推动了AI安全议题的升温：OpenAI内部治理危机暴露了商业利益与安全研究之间的张力，欧盟《AI法案》的正式通过标志着全球AI监管进入实质阶段，而美国、中国、英国等国也相继出台了AI安全相关的行政命令和政策框架。在这一背景下，CAIS大会作为专注AI安全的学术平台，其重要性不断提升。

邀请Percy Liang作为主题演讲嘉宾，体现了CAIS大会对以下关键议题的重视：

• 大模型评估标准化：如何科学、全面地评估AI系统的能力与潜在风险
• AI透明度与问责机制：推动AI开发者公开关键信息，接受公众和监管机构的监督
• 负责任的AI发展路径：在追求技术突破的同时，确保系统的安全性和可控性

为什么这场演讲值得关注

当前AI发展正处于关键转折点。一方面，各大科技公司竞相发布新模型，但缺乏统一的评估标准让用户和监管者难以判断优劣与风险；另一方面，AI安全和对齐问题日益受到各国政府和公众的高度关注。

当前大模型评估领域面临多重挑战。首先是"基准污染"（Benchmark Contamination）问题——由于许多评估数据集已被公开，模型训练数据中可能已包含测试题目，导致评估结果失真。其次是评估维度的选择偏差，不同机构倾向于选择对自家模型有利的评估指标进行宣传，造成"各说各话"的混乱局面。此外，随着多模态模型（能同时处理文本、图像、音频、视频的模型）和AI Agent（能自主执行复杂任务的AI系统）的兴起，传统的文本基准测试已无法覆盖新型AI系统的能力边界。Percy Liang的HELM框架正在持续迭代以应对这些挑战，例如HELM的后续版本已扩展到对视觉语言模型和代码生成模型的评估，体现了其方法论的可扩展性。

Percy Liang的研究工作恰好回应了这些最迫切的行业需求。他在CAIS 2026上的主题演讲，有望围绕AI安全评估方法论、模型透明度标准等前沿话题带来新的洞见。

对于关注AI治理、模型安全和负责任AI发展的研究者与从业者来说，CAIS 2026无疑是2026年最值得期待的AI安全学术盛会之一。

核心要点

• 斯坦福大学教授Percy Liang将担任CAIS 2026大会主题演讲嘉宾
• Percy Liang主导的HELM项目为大语言模型提供了全面标准化的评估框架，涵盖42个核心场景和7大评估指标，突破了传统单一基准测试的局限
• 他推动的基础模型透明度指数通过100个细分指标促进了AI行业的信息公开与问责，首次评估即揭示了行业透明度普遍偏低的现状
• CAIS大会聚焦AI安全，邀请Percy Liang体现了对模型评估与透明度议题的重视
• 当前AI评估领域面临基准污染、评估偏差和新型AI系统覆盖不足等多重挑战，Percy Liang的研究为应对这些挑战提供了重要方法论基础