本文主要是介绍大模型的安全发展与安全治理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 前言
- 一、大模型技术发展引领产业新变革
- 1、大模型的发展
- 2、大模型的产业应用
- 二、大模型的风险与发展共存
- 1、大模型带来的风险与潜在收益
- 2、从信息和物理带来的风险可能
- 3、大模型的风险成因
- 三、对大模型安全治理的思考
- 1、系统看大模型安全治理
- 2、构建大模型安全治理的框架
- 四、关于大模型安全发展的建议
- 1、提升国产算力储备，夯实算力底座。
- 2、推动众研众创，打造高质量数据集。
- 3、创建技术开源社区，加速大模型技术迭代。
- 4、推动细分场景应用，构建通用与行业大模型分层发展的产业结构。
前言
2022 年底，OpenAI 推出的 ChatGPT 在文本生成领域实现了重大突破，引领了大模型技术的发展方向，推动了各式各样的基座大模型及行业大模型的发展，并逐步向多模态和具身化方向迅速演进。显然，大模型展现出的强大能力为人工智能通用化揭开了序幕。然而，大模型技术的安全性也面临着生成内容的安全性、伦理道德等重大挑战。只有积极确保大模型的安全性，才能更有效地推动其持续发展，进而更好地应对大模型技术变革所带来的机遇与挑战。
一、大模型技术发展引领产业新变革
1、大模型的发展
自 2017 年Google论文《Attention is All You Need》提出 Transformer 网络结构以来，全球涌现出庞大的大模型技术族群。与传统的小规模神经网络相比，大模型在大数据、大算力与强算法背景下展现出显著的涌现能力。具体而言，一是凭借大规模的预训练语料库，大模型积累了丰富的世界知识；二是随着参数规模的扩大，大模型展现出能力涌现的现象；三是庞大的计算资源支撑大模型的训练和推理，加快了大模型的优化效率，满足了实时响应与准确输出的需求；四是提示工程（Prompt Engineering）通过设计高质量、有意义的输入，引导大模型产生高质量、连贯的输出；五是基于人类反馈的强化学习方法（RLHF）指导预训练语言模型，使其生成的回复更符合人类的意图。
在性能不断进化和跃升的过程中，大模型处理复杂语言任务的能力已经逐渐接近人类的认知和理解水平，表现出强大的泛化能力、上下文理解能力、多任务处理能力、指令遵循能力、思维链和增量知识获取能力等，并不断适应新的环境和需求。现如今，这些技术已经逐步渗透到技术、产业、社会及日常生活的各个方面，不仅推动了新学习范式的发展、创新型智能体的诞生、先进的工具控制及具身智能等前沿技术的进步，更深度应用于各行业之中，为各领域注入了智慧活力，催生出一系列新型应用。
2、大模型的产业应用
在产业应用方面，国外大模型技术处于领先地位，由龙头企业主导，应用生态蓬勃发展。国外主要专注于通用型大模型的研发，其技术发展与产业应用相对独立。诸如谷歌、微软、OpenAI、Meta 等科技巨头正引领着技术革新，他们凭借技术、资金和人才优势，并结合外部数据和业务扩张，不断推动产业发展，促使以 ChatGPT 等为代表的应用服务生态的形成，涵盖办公软件、浏览器、搜索引擎等多个领域。中小型公司或初创公司则通过利用应用程序编程接口（
这篇关于大模型的安全发展与安全治理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
