商汤科技_中国信通院：2023大模型可信赖研究报告_48页_2mb

大模型可信赖研究报告（2023年）总结

一、大模型发展现状

1. 驱动科技革命
   大模型引领新一波技术变革，ChatGPT等工具已在内容生成、推理等领域广泛应用。数据、算法、算力的持续突破推动大模型优化，预计到2026年，80%企业将使用生成式AI服务。

2. 赋能产业应用
   大模型快速渗透各行业，能源、金融等领域率先布局，如百度、商汤等企业发布自研模型。开源生态完善，大幅降低应用门槛。多模态特性和智能体进化进一步拓展应用场景。

3. 治理与监管加速
   国际、国内均推动AI治理立法，中国提出“包容审慎、分类分级”原则。相关标准（如ISO/IEC可信赖标准、国内生成式AI安全标准）陆续出台，监管框架逐步建立。

二、大模型风险分析

风险核心分为四类：

• 框架风险：深度学习框架存在漏洞与运行环境不稳定性，易受恶意攻击。
• 数据风险：训练数据来源不可控，导致隐私泄露、偏见歧视及数据投毒。
• 模型风险：对抗性攻击、提示注入、决策偏见及泛化能力不足。
• 生成内容风险：“幻觉”、伦理冲突、逻辑矛盾及版权归属模糊。

报告以可靠性、安全性、公平性、健壮性、可解释性五大维度系统分析风险成因及演化逻辑。

三、可信赖实践框架

从技术、管理和监管三个层面提出解决方案：

1. 框架层面
   • 可信执行环境（TEE）、漏洞管理、容器逃逸防护等，保障运行安全。
2. 数据层面
   数据脱敏、安全沙箱、投毒检测等技术，实现数据合规与安全流通。
3. 模型层面
   思维链技术、RLHF对齐、模型评测与加固，提升安全性与公平性。
4. 生成内容层面
   数字水印、内容审核、红队测试等，确保生成内容可追溯、可控。

四、行业案例亮点

1. 商汤SenseTrust
   提供全链路可信AI治理工具，覆盖数据脱敏、模型加固、伪造检测与数字水印。
2. 蚂蚁蚁鉴2.0
   构建超200个安全标签的检测体系，覆盖数据安全、内容安全与健壮性测试。
3. 阿里巴巴治理实践
   提出全生命周期治理框架，强调内容溯源与知识产权保护。
4. 百度大模型安全体系
   统筹数据、模型、内容、运营全生命周期安全保障，强化AIGC内容合规。

五、总结与展望

1. 技术维度
   • 深化大模型可解释性与自动化对齐技术，探索机器自主对齐机制。
   • 多方协同攻克框架、数据、算法集成难题，推动标准化体系构建。
2. 治理维度
   • 推进分类分级治理模式，利用沙箱与MLOps实现标准落地。
   • 强化监管与产业共识，构建可信赖行业生态。

未来需平衡技术创新与治理落地，推动大模型安全、可靠发展。