随着人工技术的飞速发展，AI大模型已成为推动社会进步和产业升级的关键力量。它们不仅重塑了人机交互的方式，更在多个垂直领域展现出巨大的应用潜力。从宏观角度看，大模型的发展呈现出通用化与专用化并行的双路径策略。通用大模型以其庞大的参数规模、强大的泛化能力和跨模态理解能力，能够应对复杂多样的任务需求；而专用化的大模型则针对特定领域的深度需求进行优化，具备更低的成本优势，并能高效整合企业内部数据资源，为实际业务提供精确服务。与此同时，云侧与端侧的协同合作成为另一重要趋势，通过“云-边-端”的混合计算架构，实现了大模型在不同层级的有效利用与协同工作，既缓解了云计算资源的压力，又满足了用户对低延迟、高带宽、轻量化和隐私保护的需求。

AI大模型的主要类型

AI大模型可以根据其设计目标、应用领域和技术架构进行多种维度的分类。从应用路径来看，主要可以分为通用大模型和大模型两大类。 通用大模型，如基于Transformer架构的大型语言模型，旨在构建一个能够理解和生成人类语言、具备广泛知识库的通用体。这类模型通常在海量、多源的互联网文本数据上进行预训练，学习语言的通用模式和世界知识。其核心优势在于强大的泛化能力，能够通过提示或微调的方式，适应从文本创作、代码生成到逻辑推理等成千上万种不同的下游任务。开源成为这类模型发展的新趋势，众多机构将自主研发的大模型进行开源共享，这激发了活力，也为开发者提供了便捷高效的工作环境，能够大幅提高编程效率、加速AI应用的落地。 大模型，或称垂直领域大模型，则是针对金融、、法律、教育、制造等特定的深度需求而定制开发的。与通用模型相比，大模型更侧重于在特定领域的专业知识、术语和业务流程上达到更高的精度和可靠性。它们往往通过使用高质量的专有数据进行精调（Fine-tuning），或结合知识图谱、规则引擎等技术，来确保输出结果的准确性、合规性和实用性。这种专用化路径使得大模型能够更紧密地融入企业工作流，解决实际业务痛点，成为企业数字化转型和化升级的重要引擎。 此外，从部署形态上，还可以分为云侧大模型和端侧大模型。云侧模型依托强大的云端算力，提供丰富的服务和强大的能力；端侧模型则部署在手机、物联网设备等终端，强调低延迟、高隐私和个性化服务，两者协同发展，共同拓展了大模型的应用边界。

大模型面临的核心安全挑战

在享受大模型技术带来的巨大红利时，我们必须清醒地认识到其伴生的多重安全风险。这些挑战贯穿于大模型的数据、模型、应用及伦理等多个层面，构成了一个复杂的安全治理命题。 数据安全风险首当其冲。大模型的训练和运行严重依赖海量数据，这其中不可避免地包含大量敏感信息和个人隐私。数据泄露是首要威胁，用户在与模型的交互过程中，可能会无意或有意地输入公司机密、个人身份信息等敏感内容，这些信息有可能被模型记忆并在特定条件下被诱导输出，造成隐私泄露。其次，数据窃取攻击风险不容忽视，攻击者可以通过精心设计的提示策略，从模型内部窃取部分训练数据，获取人名、地址等敏感信息。更为隐蔽的是数据投毒威胁，如果训练数据集中被恶意注入了有毒信息或后门，模型在遇到特定“触发器”时，其输出就会被攻击者操控，而在其他情况下表现正常，欺骗性。 模型安全风险主要源于大模型本身的复杂性和“黑箱”特性。对抗攻击是典型威胁，攻击者通过对输入样本添加人眼难以察觉的微小扰动，就能导致模型做出完全错误的判断或输出，这对依赖模型决策的关键应用（如自动驾驶、内容审核）构成严重威胁。指令攻击，或称“越狱”攻击，则是利用大模型对指令的理解能力，通过组合或设计特定指令，诱导模型突破其内置的安全和道德限制，产生有害、偏见或不安全的回复。这类攻击动态且隐蔽，给防护带来极大困难。 内容安全与伦理风险涉及更广泛的社会影响。大模型可能生成虚假信息、误导性内容，甚至被用于制造舆论、进行欺诈，扰乱社会秩序。随着多模态大模型的发展，互联网上由AI生成的信息比例将大幅上升，普通公众辨别真伪的成本将急剧增加。在伦理层面，知识产权争端日益凸显，AI生成内容（AIGC）的版权归属和侵权认定成为法律和的新挑战。教育领域的诚信危机也因学生使用AI完成作业而引发担忧。此外，模型可能继承或放大训练数据中的社会偏见，导致在招聘、信贷等场景下产生不公平的决策结果，加剧现实世界的不平等。 业务与运营安全风险则体现在大模型赋能各类业务系统时。一旦模型本身在漏洞或遭受攻击，其驱动的金融系统、工业控制系统、自动驾驶汽车等就可能出现异常，直接威胁财产和人身安全，甚至造成环境破坏。供应链攻击、模型窃取等也属于这一范畴的安全威胁。

应对挑战：治理框架与技术实践

面对上述复杂的安全挑战，单一的防护手段已不足以应对，需要构建一个涵盖治理框架、技术防护和实践的多层次、系统化的安全体系。 在治理层面，内正在形成协同治理的格局。我国发布的《生成式人工服务管理暂行办法》确立了服务监管框架，明确了提供者责任和用户权利，推动技术的规范化发展。未来的治理体系需要国际、区域和国家三个层面协同推进：在国际层面建立共识的治理框架；在区域层面制定符合本地区特点的治理方针；在国家层面则需出台具体的法规和日常监管措施。敏捷治理模式强调灵活性与多元参与，正被广泛应用以平衡创新与安全。 在技术实践层面，大模型安全防护需要贯穿其全生命周期。在数据层面，需应用数据分类分级、访问控制、差分隐私、联邦学习等技术来保护训练数据和用户隐私。在模型层面，则需要发展对抗样本防御、指令攻击检测、模型鲁棒性增强以及价值对齐等技术，确保模型行为的可靠与可控。在应用层面，建立自动化内容安全检测、认知安全防护以及业务风控体系至关重要。 值得注意的是，大模型本身也成为提升安全能力的新引擎。凭借其在自然语言理解、知识整合、意图识别和任务编排方面的强大能力，大模型能够赋能传统安全领域。例如，在网络安全方面，可用于威胁情报生成、自动化告警分析、攻击溯源等；在数据安全方面，能实现自动化数据分类分级和违规信息检测；在内容安全方面，则可提升文本、图像、音频内容的审核效率和准确性。这标志着安全防护正从依赖人力调度工具，转向以大模型为核心驱动化防御的新模式。 联蔚盘云作为深耕数字化领域的企业，深刻理解大模型带来的机遇与挑战。我们致力于为企业提供安全、可靠的大模型落地解决方案与服务。通过整合先进的安全技术和治理理念，我们帮助企业构建涵盖数据安全、模型安全、应用安全及合规性在内的防护体系。我们的服务旨在助力企业安全地驾驭大模型技术，充分发挥其作为新质生产力的价值，推动业务创新与高质量发展，同时确保整个过程的合规、可控与可信。

与结论

未来，大模型的发展潜力巨大，但其成功的关键在于能否有效平衡技术创新与安全风险。随着算力和数据的持续增长，大模型的能力将不断增强，甚至可能迈向通用人工。然而，与之相伴的安全、伦理和社会挑战也将更加严峻。构建一个全面协调的大模型安全体系变得至关重要，这需要系统地识别和评估数据保护、可解释性、鲁棒性、伦理责任等各方面的风险。 当前，大模型标准化建设需求迫切。由于缺乏广泛的共识和标准体系，大模型的安全测试和验证能力普遍不足。因此，建立一套全面的安全指标体系和测试验证标准是当下的重要任务。同时，企业需要积极积累在标杆场景中的安全实践经验，逐步建立成熟的安全管理体系。 归根结底，大模型的安全不仅是技术问题，更是战略问题。它要求我们坚持“以人为本”和“向善”的理念，在发展技术的同时，始终将人的利益和社会福祉放在首位。发展负责任的人工，是大模型安全的基石。只有通过学术界、产和政府部门的共同努力，不断优化技术和管理措施，才能构建一个健康、可靠的大模型安全生态系统，确保人工技术的可持续发展，终为人类社会带来真正的福祉。

FAQ:

1. 通用大模型和大模型有什么区别？

通用大模型和大模型是AI大模型发展的两个主要方向，各有侧重。通用大模型，如大型语言模型，旨在通过海量互联网数据预训练，获得广泛的语言理解和世界知识，其核心优势在于强大的泛化能力，能通过提示适应多种任务，如问答、创作、编程等。大模型则专注于特定垂直领域，如金融、、法律等，它们利用高质量的专有数据进行深度优化，以确保在专业术语、业务流程和输出结果上达到更高的准确性、可靠性和合规性。简单来说，通用模型“博而广”，适合探索性、多样化的场景；模型“专而精”，旨在解决具体业务场景中的深度需求，与企业工作流结合更紧密。

2. 使用大模型时，我的数据安全如何得到保障？

数据安全是大模型应用的核心关切。主要风险包括：交互过程中的数据泄露，模型可能记忆并输出敏感信息；数据窃取攻击，攻击者可能诱导模型还原训练数据中的隐私内容；以及训练阶段的数据投毒，导致模型行为被恶意操控。为保障数据安全，需要采取多层次措施：在技术层面，应用数据加密、差分隐私、联邦学习等技术，在利用数据的同时保护隐私；在管理层面，实施严格的数据分类分级、访问控制和审计制度；在选择服务时，应优先考虑那些明确承诺并采取有效措施保护用户数据隐私、遵循相关法律法规的服务提供商。联蔚盘云在为企业提供大模型相关服务时，将数据安全与合规性置于首位，协助企业构建安全的数据处理闭环。

3. 什么是大模型的“对抗攻击”和“指令攻击”？

这是两种针对大模型安全的新型威胁。“对抗攻击”是指攻击者对输入数据（如图片、文本）添加人眼难以察觉的微小扰动，导致模型做出错误判断。例如，一张稍作修改的“停车”标志图片，可能被自动驾驶系统误识别为“通行”。“指令攻击”，又称“越狱”攻击，则是利用大模型理解并执行指令的能力，通过设计特定话术或组合指令，诱导模型突破其内置的安全护栏和道德限制，从而产生有害、偏见或不安全的回复。这两种攻击都隐蔽性，防范它们需要持续研发更鲁棒的模型和更的检测防御技术。

4. 大模型会制造虚假信息吗？如何防范？

是的，大模型在生成虚假或误导性信息的风险，这通常被称为“幻觉”。随着技术发展，由AI生成的内容在互联网中的占比将越来越高，使得虚假信息传播更隐蔽，公众辨别真伪的成本大增。防范措施包括：在模型层面，通过优化训练和推理过程，提升生成内容的真实性和准确性；在应用层面，建立多层次的内容安全检测体系，利用AI技术本身（如事实核查模型、多模态检测）来识别AI生成的不实信息；在社会层面，需要加强公众的媒介素养教育，并推动建立内容审核标准。联蔚盘云关注内容安全挑战，提供的解决方案中包含内容检测与风控能力，帮助客户管理相关风险。

5. 企业在引入大模型时，应重点考虑哪些安全问题？

企业在引入大模型时，应构建系统化的安全观，重点关注以下几个方面：数据安全与合规：确保训练数据和使用数据的来源合法、处理过程符合隐私保护法规。模型安全：评估模型抗对抗攻击和指令攻击的鲁棒性，确保其输出可靠、可控。内容安全：建立机制防止模型生成有害、虚假或不公平的内容。应用与业务安全：将大模型集成到业务系统时，需防范因其故障或被攻击导致的业务中断、决策错误等风险。伦理与法律风险：关注知识产权、算法偏见等伦理问题，确保应用符合社会公序良俗和法律法规。建议企业寻求专业服务，进行全面的安全评估和规划，建立覆盖全生命周期的安全管理体系。 作者声明：作品含AI生成内容