随着大型语言模型（LLMs）快速渗透至对话机器人、虚拟助手和内容生成等领域，其灵活且强大的能力为企业和日常用户带来了创新便利。然而，大型语言模型的推广也伴随着独特的安全挑战。有专家指出，LLM的输出方式基于大规模文本数据的概率学习，缺乏传统软件那样的固定规则，因此更容易受到利用和攻击。
LLM安全不仅涉及模型本身的稳健性，还涵盖训练与微调的数据安全、模型接收的输入内容、与其交互的API和插件，以及其承载基础设施的整体防护。常见威胁包括提示注入、’jailbreak’漏洞尝试和数据泄露等。针对这些风险，文章建议采取端到端的安全措施，如加强部署隔离、数据治理、持续监控，以及对输入内容进行严格控制等，提升LLM的可靠性和可信度。
相关从业者与终端用户需共同参与安全治理，以确保人工智能系统在创新应用的同时，能够防范被恶意利用或引发不可预料的行为。