随着人工技术的飞速发展，国内AI大模型正以的速度融入各行各业，成为推动经济社会高质量发展的关键力量。然而，在享受其带来的效率提升与创新红利的同时，大模型自身及其应用所引发的安全挑战也日益凸显，从数据泄露、模型攻击到内容合规与伦理风险，无一不考验着技术发展的边界。与此同时，大模型在落地应用时，推理速度、资源消耗等性能瓶颈也制约着其潜能的完全释放。如何在确保安全可控的前提下，通过技术创新优化推理效率，从而突破应用瓶颈，是国内AI产业亟待解决的核心议题。这不仅是技术层面的攻关，更关乎构建健康、可信赖的人工生态，为数字中国的建设筑牢安全基石。

大模型面临的多维安全挑战

大模型的安全风险贯穿其全生命周期，构成了一个复杂且动态的挑战体系。首要挑战来自数据安全层面。大模型的训练与运行依赖海量数据，其中可能包含大量敏感信息和个人隐私。数据泄露风险不仅在于训练阶段，在用户与大模型交互时，输入的敏感信息也可能被模型“记忆”并在特定条件下被诱导输出，造成隐私侵犯。此外，如果训练数据源被污染或投毒，攻击者可能植入后门，导致模型在特定触发条件下输出恶意内容，严重威胁模型的安全性与可靠性。 模型自身的安全性是另一大核心关切。大模型可能遭受对抗样本攻击，即通过对输入进行细微、人眼难以察觉的扰动，就能误导模型做出完全错误的判断或生成有害内容。模型逆向工程与窃取攻击则试图通过分析模型的输入输出，反推其内部参数或训练数据，这不仅侵犯知识产权，也可能泄露商业机密。 在应用层面，内容安全与伦理风险尤为突出。大模型强大的生成能力可能被用于制造和传播虚假信息、深度伪造内容，扰乱社会秩序和舆论环境。同时，模型训练数据中固有的偏见可能被放大，导致其在招聘、信贷等场景中产生歧视性结果，引发公平性质疑。AIGC生成内容的版权归属模糊，也引发了知识产权领域的新争议。

构建多层次的安全治理与技术防护体系

应对上述挑战，需要构建一个涵盖治理框架、技术防护和实践的多层次安全体系。在治理层面，我国已迈出关键步伐。2024年，国家网信办等部委联合发布的《生成式人工服务管理暂行办法》，为生成式AI服务的健康发展确立了监管框架，明确了服务提供者的责任，这标志着大模型安全治理进入了有法可依的新阶段。长远来看，需要国际、区域和国家层面协同，建立共识的治理框架，并结合本国实际制定法规与监管措施。 在技术防护层面，一系列创新技术正在被研发和应用，以构筑大模型的安全防线：

• 隐私保护技术：如差分隐私、联邦学习、可信执行环境（TEE）等，旨在训练和使用模型的同时，很大限度保护原始数据隐私。
• 鲁棒性增强技术：通过对抗训练等方法提升模型对对抗样本的抵御能力，增强其稳定性。
• 内容安全与检测技术：利用大模型自身或其他AI技术，对生成文本、图像、音频等内容进行合规性审核与虚假信息识别。
• 自动化攻击防护：部署Anti-Bot等技术，防范针对大模型服务的自动化恶意访问与攻击。

企业是落实安全实践的主体。将安全理念融入大模型研发运营全流程，建立数据分类分级、访问控制、安全审计等机制至关重要。例如，在私域大模型的预训练与精调过程中，需严格把控数据来源与质量，并应用隐私计算技术。通过构建以安全为核心的开发运维（DevSecOps）体系，实现安全左移，才能从源头降低风险。

推理优化：突破应用瓶颈的关键路径

除了安全挑战，推理性能是制约大模型广泛落地的另一大瓶颈。庞大的参数规模使得大模型推理速度慢、资源消耗高、响应延迟大，难以满足许多实时性要求高的业务场景。因此，推理优化技术成为释放大模型应用潜力的关键。 推理优化主要围绕模型压缩、计算加速和系统调度三个方向展开。模型压缩技术，如知识蒸馏、量化、剪枝等，旨在减少模型参数量和计算量，在基本保持性能的前提下显著提升推理速度并降低储与计算开销。计算加速则依赖于专用硬件（如AI芯片）和优化的计算库，通过并行计算、内优化等手段挖掘硬件算力潜能。在系统层面，高效的推理服务框架能够实现请求批处理、动态负载均衡、模型缓等，进一步提升整体吞吐量和资源利用率。 特别值得注意的是“云-边-端”协同的混合计算架构趋势。将计算需求合理分配：复杂任务由云端强大算力处理，对实时性和隐私要求高的任务则由边缘设备或终端设备承载。这种模式不仅能缓解云端压力、降低延迟，还能更好地满足数据本地化处理的需求，增强隐私保护。推理优化不仅是性能问题，也间接关乎安全。更高效的模型意味着可以在有限资源内部署更复杂的防护模块或进行更频繁的安全检测。

大模型赋能安全：从辅助工具到核心引擎

颇具前瞻性的是，大模型在应对传统网络安全挑战方面正展现出巨大潜力，即“大模型赋能安全”。传统安全运营面临告警噪音大、先进威胁难检测、海量数据分析困难、响应自动化程度低等痛点。大模型凭借其强大的自然语言理解、知识整合、逻辑推理和任务编排能力，为破解这些瓶颈提供了新思路。 在安全运营（AISecOps）领域，大模型能够：

• 告警降噪与研判：理解告警上下文，过滤误报，对真实威胁进行深度分析与溯源，输出研判报告。
• 自动化响应与处置：根据安全策略和事件类型，自动或辅助生成处置方案与执行步骤。
• 威胁情报生成：从多源异构数据中自动提取、整合并生成结构化的威胁情报。

在数据安全领域，大模型可用于自动化数据分类分级、检测应用程序（SDK）违规处理个人信息等。在内容安全领域，则能提升对文本、图像、视频中违规内容的识别准确性与效率。当前，大模型主要作为安全专家的高效辅助工具。未来，随着其自主研判与决策能力的增强，有望演进为安全防御体系的“核心引擎”或“合作伙伴”，安全工作模式的根本性变革。

在创新与安全的平衡中前行

未来，国内AI大模型的发展必须在拥抱创新与管控风险之间找到动态平衡。大模型作为新质生产力的代表，其推动产业升级和社会进步的潜力毋庸置疑。但与此同时，其可能带来的社会信息失真、物理系统安全受威胁等深远影响也必须被严肃对待。构建全面协调的大模型安全体系，需要系统思维，涵盖数据、模型、算法、应用和伦理各个层面。 推动大模型标准化建设尤为迫切。建立广泛共识的安全指标体系、测试验证标准和一致性评估框架，是确保技术可控、可信赖的基础。企业应积极探索负责任的AI实践，将“以人为本、向善”的理念贯穿技术研发与应用全过程。通过持续的技术创新，如在价值对齐、可解释AI、鲁棒性算法等方面取得突破，才能从根本上提升大模型的内在安全性。 终，国内AI大模型的成功不仅取决于技术有多先进，更取决于其是否能在安全、可靠的轨道上健康发展，真正赋能千行百业，为社会创造可持续的价值。这是一个需要学术界、产、监管机构和社会公众共同参与、持续努力的长期进程。只有在坚实的治理基石上，通过不断优化的技术能力，大模型才能突破应用瓶颈，行稳致远，成为驱动未来发展的强大而可信的引擎。

FAQ:

1. 国内大模型主要面临哪些类型的安全风险？

国内大模型面临的安全风险是多维且复杂的。主要包括：数据安全风险，如训练和使用过程中的数据泄露、隐私侵犯以及训练数据被投毒导致模型后门；模型安全风险，包括对抗样本攻击、模型逆向工程与窃取，攻击者可能通过精心设计的输入误导模型或窃取其内部信息；应用与内容安全风险，即大模型可能被用于生成虚假信息、深度伪造内容，扰乱社会秩序，其生成内容还可能在版权争议；伦理与公平性风险，源于训练数据偏见，可能导致模型在招聘、信贷等场景输出歧视性结果。这些风险相互关联，需要体系化的方案进行应对。

2. 推理优化如何帮助大模型更好地落地应用？

推理优化通过提升大模型运行效率、降低资源消耗，是突破其应用瓶颈的关键。具体帮助体现在：提升响应速度，通过模型压缩（如量化、剪枝）和计算加速，使大模型能满足实时交互场景的需求；降低成本与门槛，优化后的模型所需算力和储更少，使得在资源有限的边缘设备或终端部署成为可能，促进了“云-边-端”协同应用；增强可扩展性，高效的推理服务框架能支持更高并发请求，服务更多用户；间接提升安全性，节省出的计算资源可用于运行更复杂的安全检测与防护模块。因此，推理优化是从技术层面推动大模型从“可用”到“好用”的重要桥梁。

3. 大模型本身如何被用来提升网络安全能力？

大模型正成为提升网络安全能力的创新工具，即“大模型赋能安全”。其核心优势在于强大的自然语言理解与逻辑推理能力。在安全运营中，大模型可以用于告警降噪，从海量告警中精确识别真实威胁；进行深度威胁研判与攻击溯源，自动生成分析报告；还能辅助或自动化执行响应处置流程。在数据安全领域，可自动化完成数据分类分级和敏感信息检测任务。未来，大模型有望从辅助工具演进为安全防御体系的核心，改变传统以人和工具为中心的工作模式。

4. 国家在治理大模型安全方面有哪些重要举措？

国家层面高度重视大模型的安全治理。一项标志性举措是2024年国家网信办联合多部委发布的《生成式人工服务管理暂行办法》。该办法确立了生成式AI服务的基本监管框架，明确了服务提供者的主体责任，包括数据安全、内容合规、隐私保护等方面的要求，为的规范化发展提供了法律依据。长远来看，治理体系需要在国际、区域和国家多个层面协同构建，我国也积极参与人工治理对话，倡导“以人为本、向善”的伦理理念，并致力于建立符合国情的技术标准与监管法规，以平衡创新发展与安全可控。

5. 企业在大模型安全实践中应注意哪些关键点？

企业在应用大模型时，应将安全融入全生命周期管理。关键点包括：重视数据源头安全，对训练数据进行严格的清洗、去标识化和合规性审核，防范数据投毒；在模型开发阶段集成安全技术，如采用差分隐私、对抗训练增强模型鲁棒性；建立覆盖网络安全、数据安全和内容安全的应用防护体系，特别是对生成内容进行合规审核；关注模型的可解释性与公平性，定期审计以避免偏见输出。此外，企业可探索利用大模型赋能自身安全运营，提升威胁检测与响应效率，构建主动防御能力。遵循“伦理先行”原则，是确保大模型应用健康、可持续的基础。 作者声明：作品含AI生成内容