大模型安全实践（白皮书下载）
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原文中文，约3700字，阅读约需9分钟。
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内容提要
《大模型安全实践（2024）》白皮书强调大模型在社会进步中的重要性，同时指出其安全性、可靠性和可控性面临挑战。白皮书提出以人为本的原则，建立涵盖数据、模型和系统安全的技术体系，以提升大模型的鲁棒性和隐私保护能力。
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关键要点
- 《大模型安全实践（2024）》白皮书强调大模型在社会进步中的重要性。
- 大模型的安全性、可靠性和可控性面临前所未有的挑战。
- 白皮书提出以人为本的原则，建立涵盖数据、模型和系统安全的技术体系。
- 大模型的深度应用促使各方加强安全威胁和防御技术的研究。
- 安全评测技术和安全防御技术是保障大模型安全的有效手段。
- 大模型技术存在生成内容不可信、能力不可控和外部安全隐患等问题。
- 机器幻觉问题影响生成内容的可信度，导致错误信息的产生。
- 智能涌现效应使模型能力不可控，带来潜在风险。
- 大模型的脆弱性和易受攻击性使外部安全隐患难以消除。
- 大模型安全建设的基本原则是以人为本，确保技术进步服务于人类福祉。
- 大模型安全技术实施方案包括云平台服务和端侧部署模式的安全策略。
- 数据窃取攻击和数据投毒攻击是大模型面临的主要安全风险。
- 生成式人工智能系统是基于复杂分布式系统建立的，需保护多种计算机系统组件的安全。
- 面对大模型越狱攻击，采用差异化的防御策略可以提升系统整体安全性。
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延伸问答
大模型安全实践白皮书的核心内容是什么？
白皮书强调大模型在社会进步中的重要性，并指出其安全性、可靠性和可控性面临挑战，提出以人为本的原则和技术体系以提升大模型的鲁棒性和隐私保护能力。
大模型面临哪些主要安全风险？
大模型面临生成内容不可信、能力不可控和外部安全隐患等主要安全风险，包括数据窃取和数据投毒攻击。
如何提升大模型的安全性？
可以通过安全评测技术和安全防御技术来提升大模型的安全性，同时建立涵盖数据、模型和系统安全的技术体系。
大模型的可控性为何重要？
可控性确保模型在提供结果和决策时能够让人类了解和介入，便于根据人类需求进行调适和操作。
白皮书中提到的安全技术实施方案有哪些？
安全技术实施方案包括云平台服务和端侧部署模式的安全策略，强调基础设施安全和数据保护。
机器幻觉问题对大模型有什么影响？
机器幻觉问题会影响生成内容的可信度，可能导致模型输出虚假或无意义的信息。
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