| 創(chuàng)澤機器人 |
| CHUANGZE ROBOT |
當前，由 ChatGPT 引發(fā)的大模型技術競賽正推動人工智能由專用弱智能向通用強智能邁進， 這不僅標志著智能水平的顯著提升，也預示著人機交互方式和應用研發(fā)模式的重大變革。大模型在 各行各業(yè)的廣泛應用，為第四次工業(yè)革命的爆發(fā)提供了蓬勃動力和創(chuàng)新潛力。
然而，隨著大模型商業(yè)化應用和產業(yè)化落地加速，大模型技術局限和惡意使用不僅加劇了原有人工 智能安全風險，也引入了模型“幻覺”、指令注入攻擊、網絡攻擊平民化等新型風險。面對這些挑 戰(zhàn)，國際組織和世界主要國家正通過制定治理原則、完善法律法規(guī)、研制技術標準等方式，積J開 展大模型安全治理。同時，大模型在邏輯推理、任務編排等方面的出色能力，為解決網絡空間安全 瓶頸問題帶來了新的機遇。
隨著各類大模型與經濟社會的深度融合，其技術局限和潛在惡意使用不僅威脅大模型系統(tǒng)自身的安全穩(wěn)定運行， 也可能為使用大模型的各行各業(yè)帶來非預期安全影響。
為盡可能多面應對大模型L域的基礎共性安全挑戰(zhàn)，本報告優(yōu)先對語言、多模態(tài)等各類基礎大模型系統(tǒng)的安全 風險進行系統(tǒng)梳理。與此同時，參考 ISO/IEC 5338-2023 《人工智能系統(tǒng)生命周期過程》國際標準，將基礎大 模型系統(tǒng)抽象為訓練數據、算法模型、系統(tǒng)平臺和業(yè)務應用四個重要組成部分，并通過描繪這四個組成部分面 臨的重要和一般安全風險，形成大模型安全風險地圖，如圖 1 所示。其中，重要風險是發(fā)生概率G和影響程度 大的風險，一般風險則反之。
短期來看，大模型將顯著提升現有安全技術的性能和智能化水平。得益于大模型在數據理解、意圖識別、任務 編排等方面的能力，在安全問答、安全運營、數據分類分級、違規(guī)處理個人信息檢測、音視圖文內容安全檢測 等關鍵網絡安全場景中，大模型能夠在大幅減少人工參與的同時，有效提升安全事件處理的效率和準確性。
長期來看，大模型有潛力成為安全防護的核心，從而改變安全的工作模式。當前，大模型主要扮演安全從業(yè)人 員的輔助工具，用于提G他們的工作效率和效能。未來，隨著大模型在自主研判和決策能力方面的提升，它們 預期將進化為安全從業(yè)人員的合作伙伴，共同應對安全風險的識別、防御、檢測、響應和恢復等一系列復雜工作。 此外，大模型在數據安全、內容安全等L域也將發(fā)揮關鍵作用。大模型預計將引L安全工作模式的變革，從依賴安全人員調度和使用安全工具，轉變?yōu)橐源竽Ｐ蜑楹诵恼{度并智能化使用安全工具。
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