远瞻慧库-360WHY
随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术已成为推动行业进步的核心驱动力。大模型，以其庞大的参数规模和卓越的性能，正在重塑自然语言处理、图像识别、语音处理等多个领域的技术格局。从2017年的预训练语言模型探索期，到2022年的语言大模型爆发期，再到2024年的多模态大模型提升期，大模型技术不断突破边界，为各行各业带来创新潜力和变革动力。
关键词：大模型技术、人工智能、技术演进、多模态、安全挑战、赋能安全
一、大模型技术的发展轨迹与未来展望
大模型技术的发展轨迹可以划分为三个阶段：探索期、爆发期和提升期。在探索期，以Transformer架构为基础的预训练语言模型成为主流，开启了大模型技术的发展序幕。随后，语言大模型的爆发期见证了ChatGPT等模型的问世，这些模型不仅理解、生成自然语言，还具备记忆和推理能力，实现了与人类的顺畅交流。到了提升期，多模态大模型的出现，使得模型能够处理来自语言、图像、声音等不同感知通道的信息，极大地提高了场景理解的准确度，为大模型技术带来了新的发展机遇。
未来，大模型技术预计将实现与人类社会无障碍交互，深刻理解并有效改造数字世界和物理世界。随着技术的不断进步，大模型将整合更多的感知信息，实现全面理解与精准生成，标志着对物理世界认知的新高度。此外，通过融合智能体和具身智能技术，大模型将具备操控软件工具及实体行动的能力，成为塑造数字世界和物理世界进程中不可或缺的角色。
二、大模型技术的安全挑战与治理
随着大模型技术的商业化应用和产业化落地加速，其技术局限和恶意使用不仅加剧了原有人工智能安全风险，也引入了模型“幻觉”、指令注入攻击、网络攻击平民化等新型风险。面对这些挑战，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。
大模型安全风险的治理需要构建层次化治理体系和创新安全保护技术。在国际层面，以联合国为中心，建立全球共识的治理框架，促进跨国界的威胁信息共享和治理政策的协同。在区域层面，依托区域联盟、经济共同体等国际组织，制定相应的区域治理法案或指南。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。此外，针对模型弱鲁棒性、模型“幻觉”等大模型安全风险，仍需从改进大模型自身技术机理，发展大模型价值对齐、大模型生成信息检测等安全技术，以确保安全问题的解决。
三、大模型技术赋能安全的新机遇
大模型技术在网络安全、数据安全、内容安全等领域展现出巨大应用潜力，有望显著提升网络安全整体防护水平和安全事件处置效率。在网络安全领域，大模型已在安全威胁识别、保护、检测、响应、恢复等多个保护环节中的关键场景开展试点商业化应用。在数据安全领域，大模型可应用于数据分类分级、APP（SDK）违规处理个人信息检测等场景。在内容安全领域，大模型可应用于文本内容安全检测、图像视频内容安全检测和音频内容安全检测等场景。
短期来看，大模型将显著提升现有安全技术的性能和智能化水平。得益于大模型在数据理解、意图识别、任务编排等方面的能力，在安全问答、安全运营、数据分类分级、违规处理个人信息检测、音视图文内容安全检测等关键网络安全场景中，大模型能够在大幅减少人工参与的同时，有效提升安全事件处理的效率和准确性。长期来看，大模型有潜力成为安全防护的核心，从而改变安全的工作模式。未来，随着大模型在自主研判和决策能力方面的提升，它们预期将进化为安全从业人员的合作伙伴，共同应对安全风险的识别、防御、检测、响应和恢复等一系列复杂工作。
总结
大模型技术的发展不仅推动了人工智能技术的边界，也为社会带来了新的安全挑战。随着技术的不断进步，大模型技术将在安全领域发挥越来越重要的作用，成为提升网络安全防护水平的关键力量。面对新型风险，构建有效的治理体系和创新安全保护技术是确保大模型技术健康发展的重要途径。未来，大模型技术有望成为安全防护的核心，引领安全工作模式的变革，为维护网络空间安全提供强有力的技术支持。
