近年来，人工智能大模型取得突破性进展，凭借强大的语言理解与生成能力，在智能客服、内容创作、医疗诊断、金融风险预测等众多领域展现出巨大应用潜力。然而，新兴技术的发展总是机遇与挑战并存，大模型的广泛应用也带来了一系列安全风险，不仅影响技术可靠性与稳定性，还对社会、伦理、法律等层面构成挑战。

一、人工智能大模型面临的主要安全问题

（一）内生安全风险

在数据安全方面，大模型训练依赖海量数据，数据隐私保护面临严峻挑战。未经授权使用公司机密或个人隐私数据的情况时有发生，严重侵犯数据所有者权益。例如，训练数据若包含医疗隐私信息，一旦泄露，用户将面临经济损失、隐私曝光等危害。此外，攻击者还会利用提示注入手段，通过精心设计的提示词，诱导大模型输出违规或有害内容，如恶意代码、虚假新闻等；更有甚者会篡改训练数据或标注，实施模型投毒，使模型学习错误信息，导致输出偏离预期，影响决策准确性并可能被用于恶意目的。

算法安全同样存在诸多隐患。大模型普遍存在模型幻觉问题，有时会生成看似合理却与现实不符的内容，在医疗、法律等关键领域可能导致严重后果。同时，多数大模型内部运作机制如同黑箱，缺乏有效解释机制，开发人员和用户难以理解模型决策依据，在金融贷款审批、司法裁判辅助等高透明度要求场景中，极大限制了大模型的应用与信任度。此外，因训练数据偏差或设计缺陷，大模型还可能产生算法偏见，在招聘等场景中导致对应聘者的不公平筛选，违背公平原则，引发社会争议和法律问题。

（二）应用安全风险

在内容安全领域，大模型生成能力若被滥用，会在网络大量传播虚假信息，如虚假新闻、谣言等，误导公众，扰乱社会秩序，影响社会稳定和公共安全。同时，依据用户反馈优化推荐内容的机制，会加剧信息茧房效应，导致用户认知局限，阻碍知识多元获取和思想交流。更严重的是，不法分子会利用大模型实施网络诈骗、制作恶意软件、身份盗用等违法犯罪活动，增加了打击犯罪的难度。

责任归属方面，大模型生成内容的知识产权归属不明确，在自动驾驶、医疗诊断等高风险场景中，若模型出现错误决策，难以确定事故责任归属，既不利于受害者权益保障，也影响相关行业应用大模型的积极性和信心。

情感伦理层面，过度依赖大模型会导致人机交互中人类产生情感依附，同时人类在决策等方面对大模型的权力让渡，可能引发根本性道德伦理问题。在涉及伦理判断场景中，大模型决策可能与传统伦理观念冲突，如何平衡技术发展与伦理道德成为紧迫问题。

二、我国在大模型政策法规方面的推进

近年来，我国高度重视大模型领域的治理，在政策法规建设方面成效显著，构建起初步的治理制度体系，聚焦数据安全、隐私保护、内容合规等关键问题，为产业健康发展筑牢根基。中央政府工作报告明确支持大模型广泛应用，推进“人工智能 +”行动，为行业应用提供了有力的政策支撑。

在立法层面，我国加快综合性人工智能法律制定进程，全国人大代表提出相关议案，国务院将人工智能立法列入工作计划。同时，加速制定生成式人工智能行政法规，不断完善大模型政策法规体系，从法律层面规范大模型研发、应用与管理，明晰各方权利义务，营造良好法治环境。

监管层面，我国强化敏捷治理，建立风险等级测试评估体系，实施分类分级管理。依据大模型应用场景风险程度，制定差异化监管策略，对高风险应用加强监管。同时推动监管技术创新，利用人工智能提升监管效能，及时发现和处理违法违规行为，保障大模型应用安全合规。

产业促进政策方面，政府加大对大模型产业扶持力度，通过政策引导规范行业数据存储与流通，构建适配框架和工具。加快开放应用场景，推广“公有云 + API”应用模式，破除“私有化部署才安全”的认知误区。通过政策与市场双轮驱动，推动大模型技术与产业深度融合，为经济社会发展注入新动力。

三、人工智能大模型安全风险的应对策略

（一）技术层面

为保障数据安全，需综合运用多种技术手段。一方面，加强数据隐私保护，运用同态加密、差分隐私等先进加密技术，对训练数据加密处理，同时建立严格数据访问控制机制，明确使用权限。另一方面，防范提示注入风险，开发智能输入检测和过滤机制，实时监测分析用户输入提示；抵御模型投毒风险，建立数据验证和清洗机制，采用模型鲁棒性增强技术，确保模型性能稳定。

提升算法安全要从多方面着手。针对模型幻觉问题，改进模型训练方法和架构，引入事实性知识和约束条件，结合知识图谱技术，并建立模型输出验证审核机制。提高算法解释性，研发可解释人工智能算法，清晰展示模型决策过程。消除算法偏见，优化训练数据采集和预处理，运用公平性评估指标和调整技术，保证结果公平公正。

（二）管理层面

建立安全审计机制至关重要，需定期对大模型研发、训练和应用开展全面审计，涵盖数据来源、处理流程、训练参数、应用场景等方面，建立审计报告制度，接受社会监督。同时，强化人员安全意识培训，对大模型相关人员进行数据隐私保护、算法安全、内容合规等知识技能培训，并定期考核，提高风险防范能力。此外，还要促进多方合作与交流，推动政府、企业、科研机构和社会组织协同合作，形成保障大模型安全发展的合力。

（三）法律与政策层面

完善法律法规体系是关键，需在现有立法基础上，细化完善大模型相关法律法规，明确数据权属、知识产权、责任划分等问题，针对新风险及时制定条款，填补法律空白，加大违法惩处力度。加强政策引导和支持，政府通过财政补贴、税收优惠、项目支持等方式，鼓励大模型安全技术研发应用，制定产业政策引导产业安全健康发展。同时，积极推动国际合作与协调，参与国际规则制定，分享经验技术，建立全球统一安全标准规范，防范跨国安全风险，维护全球人工智能安全发展环境 。

人工智能大模型发展机遇与风险并存，其安全风险涉及多个层面，对技术、社会等领域构成挑战。我国在政策法规方面的推进为风险应对奠定基础，但仍需从技术、管理、法律政策多维度综合发力。只有构建全面风险应对体系，才能有效防范风险，推动大模型健康、安全、可持续发展，使其更好地服务经济社会和人类福祉提升。

张柏林，河南省社科联学术传播中心副研究员，河南省传播学会常务副秘书长