蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
【清华大学_蚂蚁集团】近日发布了《大模型安全实践（2024）》报告，该报告深入探讨了大模型技术在不同行业应用中的安全风险与挑战，并提出了一系列针对性的安全实践策略和技术解决方案。报告指出，在金融、医疗、政务、人力资源以及智能助理等多个领域，大模型技术的引入正推动着行业的创新与变革，但同时也带来了数据安全、模型可靠性、伦理道德等方面的风险问题。报告强调，构建系统化、全方位的大模型安全体系，对于确保技术健康发展、促进产业升级具有重要意义。报告内容丰富，为行业内外的专家学者、政策制定者以及技术开发者提供了宝贵的参考与指导，是一份极具价值的行业安全实践指南。
在人工智能飞速发展的今天，大模型技术作为AI领域的明星，正以其强大的能力在各行业大放异彩。然而，随着大模型技术的深入应用，其安全性问题也逐渐浮出水面，引发社会各界的广泛关注。《大模型安全实践(2024)》报告深入剖析了大模型安全的技术挑战、行业实践，并对未来的发展提出了前瞻性的展望与治理建议。
报告指出，大模型技术的发展趋势呈现出通用化与专用化双路径并行发展的特点。在金融、医疗、政务等领域，大模型通过精细化优化，满足了行业的特殊需求。同时，云侧与端侧大模型的互补发展，加速了应用的落地。开源成为大模型的新趋势，商业模式的创新为企业筑起了竞争壁垒。大模型不仅引领了新质生产力的崛起，更成为了经济社会高质量发展的重要推手。
然而，大模型技术的发展同样带来了前所未有的挑战。技术自身的缺陷，如生成内容的不可信、能力的不可控以及外部安全隐患等问题，使得大模型安全面临严峻的考验。个人层面上，大模型的应用可能加剧“信息茧房”效应，影响信息获取的公正性；企业层面上，用户隐私与商业秘密泄露风险增加，版权侵权和数据安全问题日益凸显；社会层面上，大模型的广泛应用可能冲击就业市场、扩大数字鸿沟，甚至危及公共安全与利益。
报告提出了大模型安全建设的指导思想：“以人为本，AI向善”。这一思想强调，在大模型的设计、开发和部署过程中，始终将人的需求、利益和福祉放在首位。基于此，确立了围绕安全、可靠、可控三个核心维度的大模型安全技术体系，并涵盖了大模型安全测评与防御的综合技术方案。
在安全性方面，报告强调了数据安全、模型安全、系统安全、内容安全、认知安全和伦理安全的重要性。例如，在数据安全方面，大模型需要大量的训练数据，而这些数据的收集、存储和计算过程中存在着数据泄露、未经授权的数据侵权以及恶意数据输出等风险。在模型安全方面，大模型的内部运作方式较难解释和理解，容易受到对抗性恶意攻击，导致模型性能下降、模型输出的误导性增加。
在可靠性方面，大模型的鲁棒性、真实性和价值对齐是关键问题。通过对抗鲁棒性测试、大模型幻觉和真实性研究、大模型价值对齐等方法，可以确保大模型在实际应用中的可靠性。
在可控性方面，大模型的可解释性、可标识和可追溯性、指令遵循能力等都是重要考量点。例如，大模型的可解释性研究，包括从大模型推理的事前、事中和事后多个角度进行，以增加透明度，允许用户根据需要调整模型的行为。
报告还提出了大模型安全“五维一体”治理框架，包括政府监管、生态培育、企业自律、人才培养和测试验证。这一框架强调了多元参与、协同共治的重要性，以确保大模型安全生态的形成和可持续发展。
总之，《大模型安全实践(2024)》报告为我们提供了一个全面深入了解大模型安全问题的视角。它不仅分析了大模型技术的发展趋势和挑战，还提出了系统的安全技术和治理框架，为我们应对大模型安全问题提供了宝贵的参考。
本文的灵感来源于《大模型安全实践(2024)》报告，该报告为我们提供了关于大模型安全问题的全面分析和深入见解。除了这份报告，还有许多同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，感兴趣的读者可以自行获取。
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