大模型安全风险、防护治理与法治建设

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导语 随着人工智能技术的迅猛发展，大模型在人工智能领域取得了显著的技术进步。然而，这些技术在为人类带来便利的同时，也伴随着一系列安全威胁和挑战。目前，业界就如何增强大模型安全防护已经进行了一定的实践探索，尝试通过完善内控制度、建立审核机制、及时进行评估审计和应用技术工具等方式来加强大模型的安全性。未来，还需要从制度层面进一步推动大模型安全法治建设，提升风险防范的有效性，保障大模型研发和应用全流程中的安全性。 一、大模型发展的风险 大模型是指使用海量数据进行训练、由复杂的计算结构和大量参数构成的人工智能模型。相较于规模较小、用途单一的模型，大模型应用领域更为广泛，但同时也可能带来更难预测和更不可控的风险。首先，大模型在研发和训练过程中使用的数据可能存在合法性和偏差 ………………………………