大模型安全实践（2024）白皮书

大模型安全实践（2024）

引言

大模型作为人工智能领域的前沿技术，正以其强大的参数规模、海量的训练数据和强大的算力资源，深刻影响着金融、医疗、教育、政务、制造等众多领域。然而，大模型的安全性、可靠性、可控性面临着前所未有的挑战。为应对这些挑战，国家相继出台政策，强调发展与安全并重，强化科技伦理风险防控，并从技术发展、服务规范、监督检查与法律责任等方面提出了具体要求。

大模型发展趋势与挑战

• 发展趋势：大模型正朝着通用化与专用化并行发展的方向演进，垂直行业成为其主要应用方向。云侧与端侧大模型互补发展，形成“云-边-端”混合计算架构，有效解决算力分配与用户需求。大模型广泛开源，促进技术进步与商业模式创新。
• 挑战：大模型技术存在生成内容不可信、能力不可控、外部安全隐患等缺陷，引发机器“幻觉”、智能涌现效应、脆弱性和易受攻击等问题。个人层面，信息茧房、偏见与歧视、人格尊严受损、伦理风险与社会关系挑战等问题凸显；企业层面，用户隐私与商业秘密泄露、版权侵权、数据安全风险增加；社会层面，就业市场冲击、数字鸿沟、公共安全威胁等问题日益严峻。

大模型安全实践总体框架

• 指导思想：“以人为本，AI向善”，确保大模型技术始终服务于人类福祉。
• 核心维度：围绕安全、可靠、可控构建大模型安全技术体系。
• 测评与防御：涵盖大模型安全测评与防御的综合技术方案。
• 部署与安全：端侧、边缘侧及云端的安全保障。
• 行业应用：大模型安全在金融、医疗、政务、人力资源与智能助理领域的实践。

结论与展望

大模型正在成为驱动社会进步和创新的关键力量，其安全与治理问题日益凸显。通过建立“五维一体”治理框架，促进大模型安全生态发展，有助于确保大模型的可持续发展与广泛应用，为社会带来更多的正面影响。随着技术的不断进步与政策的完善，大模型安全实践将更加系统化、规范化，为人工智能的健康发展奠定坚实基础。