远瞻慧库-360WHY
随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术作为推动智能化进程的核心力量，正逐渐渗透至各行各业。大模型以其庞大的数据集、巨大的模型参数和多任务处理能力，被视为实现通用智能的可行路径。然而，随着大模型技术的商业化应用和产业化落地加速，其技术局限和潜在的恶意使用所带来的安全风险也日益凸显，成为行业和监管机构关注的焦点。
关键词：大模型、安全挑战、技术局限、恶意使用、安全风险、治理原则、法律法规、技术标准、模型“幻觉”、指令注入攻击、网络攻击平民化
技术局限加剧安全风险
大模型技术的发展虽然为各行各业带来了创新潜力，但其技术局限也引入了新的安全风险。在训练数据、算法模型、系统平台和业务应用四个重要组成部分中，安全风险的表现形式各异，影响深远。
训练数据安全风险是大模型面临的首要挑战。训练数据的泄露、违规获取、含有违法不良信息等问题，不仅可能导致数据质量受损，还可能引发安全事故。例如，攻击者可能在训练数据中植入恶意样本或对数据进行恶意修改，影响模型的准确性和安全性。此外，训练数据的多样性不足也可能导致模型泛化能力弱，无法全面覆盖各种实际应用场景。
算法模型安全风险同样不容忽视。模型鲁棒性不足、模型“幻觉”现象、模型偏见和歧视、模型可解释性差等问题，都可能导致大模型应用产生非预期的错误输出。模型鲁棒性不足可能导致模型在遭遇实际运行环境中的小概率异常场景时，未能展现出预期的泛化能力，从而生成非预期的结果。而模型“幻觉”现象则可能导致模型在回答用户问题时，产生看似合理但包含不准确、虚构或违背事实的信息。
系统平台安全风险涉及到大模型系统的安全性。机器学习框架安全隐患、开发工具链安全风险、系统逻辑缺陷风险以及插件相关安全风险，都可能导致系统遭受攻击、数据泄露或服务中断。例如，流行的机器学习框架可能存在漏洞，攻击者可能利用这些漏洞发起攻击，造成系统受损、数据泄露或服务中断。
业务应用安全风险则直接关系到大模型的应用层面。生成违法不良信息、数据泄露问题、用户恶意使用风险等问题，都可能导致大模型应用产生严重的社会影响。大模型可能产生包含对国家安全、公共安全、伦理道德和行业规范构成威胁的内容，这些问题的存在使得大模型的安全风险更加复杂和严峻。
恶意使用引入新型风险
随着大模型技术的普及，其潜在的恶意使用也引入了新型风险。这些风险不仅包括模型“幻觉”、指令注入攻击、网络攻击平民化等问题，还涉及到数据泄露、模型偏见、系统缺陷等传统人工智能技术已有风险的加剧。
模型“幻觉”是指模型在回答用户问题时，可能产生看似合理但包含不准确、虚构或违背事实的信息。这种现象的存在，使得用户难以辨别信息的真伪，增加了信息安全的风险。例如，大模型可能在处理数据时表现出某种偏好或倾向，这可能导致不公平的判断或生成带有歧视性的信息。
指令注入攻击是指攻击者通过精心设计的提示词或通过添加细微干扰来构造对抗样本输入，影响模型输出的准确性。这种攻击方式的隐蔽性和复杂性，使得传统的安全措施难以有效检测和防御。
网络攻击平民化则是指随着大模型技术的普及，网络攻击的门槛降低，更多的非专业攻击者也能发起有效的网络攻击。这种现象的存在，使得网络空间的安全形势更加严峻。
国际合作与治理
面对大模型技术带来的新型风险，国际组织和世界主要国家正通过制定治理原则、完善法律法规、研制技术标准等方式，积极开展大模型安全治理。这种国际合作与治理的模式，为大模型技术的安全发展提供了重要的保障。
在国际层面，以联合国为中心，围绕大模型的突出风险和治理原则等问题，建立全球共识的治理框架，以促进跨国界的威胁信息共享和治理政策的协同。这种全球性的合作，有助于形成统一的应对策略，减少大模型安全风险的跨国传播。
在区域层面，依托区域联盟、经济共同体等国际组织，结合本区域内技术产业发展特点和治理需求，制定相应的区域治理法案或指南。这种区域性的合作，有助于根据地区的实际情况，制定更加针对性的治理措施。
在国家层面，各国政府需根据本国国情，制定本国治理法规和日常监管措施。这种国家层面的治理，有助于确保大模型技术的安全发展，符合国家的法律法规和政策要求。
总结
大模型技术的发展，无疑为社会带来了巨大的创新潜力和经济效益。然而，随着技术的发展，其安全风险也日益凸显。从技术局限到恶意使用的新型风险，再到国际合作与治理的挑战，大模型安全问题已成为行业发展的关键。面对这些挑战，行业需要从技术、法规、国际合作等多个层面出发，共同构建大模型安全治理体系，确保技术的健康发展。通过不断的技术创新和政策完善，大模型技术有望在确保安全的前提下，为社会带来更多的福祉。
