喝点VC | A16z：LLM给出不良响应问题，更多存在于应用层而非模型层

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图片来源：Unsplash Z Highlights： Red Teaming的重要性： 在生成式AI应用方面的早期经验中，强调了AI的safety与security的重要性，并提出了通过评估和Red Teaming来改进AI应用的策略。Red Teaming通过生成恶意输入和测试AI系统的极限，帮助发现和修复潜在的安全漏洞，是确保AI应用安全性的关键方法。 AI安全的开源未来： AI的安全和防护问题应由开源社区共同解决，而不仅限于大型AI实验室。实际AI应用中的安全威胁更常见于应用层，而开源解决方案能够更有效地识别和消除这些实际存在的安全问题。 管理模型的安全性： 模型的安全性不仅取决于其规模，还与应用程序的设置方式、数据访问、提示方式以及防护措施等因素密切相关，因此这些因素比模型大小更为重要。通过良好的风险量化和评估工具，开发者可以更好地管理和降低AI应用中的风险，从而满足法律 ………………………………