|内容简介

这份报告深入探讨了2023年大模型在安全领域面临的挑战与解决方案。随着人工智能技术的快速发展，特别是基于深度学习的大规模预训练模型，在多个行业展现出巨大潜力的同时，也带来了前所未有的安全风险。报告首先分析了当前大模型应用中存在的主要安全隐患，包括但不限于数据泄露、模型被恶意利用、算法偏见等问题，并指出了这些问题对个人隐私保护、企业信息安全乃至国家安全可能造成的威胁。 接着，报告提出了构建全方位安全保障体系的重要性，强调从数据采集到模型训练再到部署运营整个生命周期内都需要加强安全管理。具体措施涵盖了采用加密技术保护敏感信息、实施严格的访问控制策略、建立健康新的数据使用规范等方面。此外，还建议通过持续监测和定期审计来发现潜在漏洞，及时采取修复行动。 最后，报告呼吁政府机构、科研组织及产业界各方携手合作，共同推动制定更加完善的人工智能安全标准与法规框架，促进技术创新与安全防护之间的平衡发展。整体而言，该文档为理解和应对日益复杂的大模型安全问题提供了宝贵的指导思路和技术路线图。