谷歌发布双盲评估方案，加密黑箱破解AI基准污染

2026年8月27日，谷歌宣布推出全球首个针对前沿专有AI模型的双盲评估技术。该技术将外部评估限制在加密的“黑箱”环境中，避免模型提前获取测试信息，从而有效防止基准污染问题。

传统高风险外部评估面临两难：评估方需交出测试提示词，存在模型方提前看到题目的风险；或模型方交出模型权重，面临知识产权泄露风险。谷歌联合新加坡人工智能安全研究所、OpenMined、AVERI及MLCommons，利用谷歌云Confidential Space实现加密验证，确保外部评估数据和专有模型分别对各自所有者保持隐私。评估方无法看到模型权重，谷歌也无法看到测试提示词。

这种加密手段在保护敏感数据的同时，保障了评估结果的完整性，尤其适用于网络安全或政府机构开展的高敏感度评估场景。谷歌表示，希望这一试点能够为模型监督开辟新方向，帮助行业构建更安全、更可靠、更受公众信任的AI系统。