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大模型安全漏洞频现,警示技术发展需与安全同行。针对一个已经成熟的模型,如果通过几千个账号给它灌输数百万次相同的错误答案,后面再有人提问就可能得到错误结果。数据“投毒”、间接提示注入等攻击手段,暴露出模型易被恶意操控的风险。从输出错误答案到窃取敏感数据,再到底层开源漏洞的连锁效应,大模型安全已非单纯技术问题,更是关乎公共安全的系统性挑战。产业界须将安全前置,在模型研发、数据训练及应用部署中筑牢防线。唯有技术与安全双轮驱动,方能避免人工智能在狂奔中“失速”。(图文:李冬阳)
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