大语言模型的七大应用风险

大语言模型的七大应用风险 大语言模型的七大应用风险是指随着基于大语言模型的生成式人工智能的企业和消费应用快速发展，其安全风险已经开始快速累积。随着生成式人工智能技术的普及，安全风险也在快速增长。以下是七大最热门的大语言模型业务用例及其相关的安全风险： 一、营销风险：文本生成器允许营销人员立即生成营销活动的草稿，带来数据泄露和竞争情报威胁。同时，内容发布前监督和治理流程不善导致的公共关系/客户问题也是一个潜在风险。 二、设计风险：图像生成工具激发了设计师的灵感，大大提高创意模型的制作效率，但这同时也引入了模型中毒、数据篡改和数据完整性威胁。需要考虑的风险包括数据完整性问题和生成内容的潜在版权/知识产权问题。 三、IT风险：程序员使用大型语言模型(LLM)来查找代码中的错误并自动生成文档，带来数据泄露、数据泄露和数据完整性威胁，而生成的文档可能会泄露公司重要系统机密信息。 四、开发人员风险：TuringBots 能帮助开发人员编写原型代码并实现复杂的软件系统，但这会带来代码安全、数据篡改、勒索软件和 IP 盗窃问题。潜在风险包括不遵循 SDLC 安全实践的不安全代码、违反知识产权许可要求的代码，或生成 AI 被黑客入侵以勒索生产系统。 五、数据科学家风险：数据科学家可以利用生成式人工智能生产和共享模型训练数据，优点之一是不会侵犯个人隐私。但这引入了数据中毒、数据反混淆和对抗性机器学习威胁。对手可利用逆向工程分析合成数据生成模型，识别其所使用的源数据。 六、销售风险：生成式人工智能可帮助销售团队产生想法，或者使用包容性语言创建新内容。但这同时这会带来数据篡改、数据泄露和法规遵从性威胁。销售团队用 AI 生成和分发内容时可能会背离联系人的偏好。 七、运营风险：企业可在内部运营中使用生成式人工智能来提升自动化和智能化水平。但这也引入了数据篡改、数据完整性和员工体验威胁。风险在于，决策使用的数据可能会被篡改，从而导致错误的结论和执行。 此外，第三方风险管理也是一个重要的问题，因为大多数组织都会将生成式人工智能集成到已部署的产品和服务中，安全领导者的当务之急是管理第三方风险管理。