研究聚焦于AI的安全性：AI技术迅猛发展，同时也伴随着安全风险的持续增加。大约九成的私有服务器在网络上缺乏保护，模型的安全问题频发，如何对模型从创建到淘汰的整个生命周期进行有效管理，已经成为一个亟待解决的紧迫问题。

大模型普及风险激增

未来，大型模型将被广泛运用。届时，针对这些模型的恶意攻击和潜在风险将明显增加。这些模型在多个环节处理大量数据。若用户操作出现失误，例如在缺乏安全措施的模型中处理涉及机密或敏感的信息，数据就有可能被非法获取或泄露。

关键领域设备风险

人工智能的运行依赖于高端设备，而这些设备一旦含有隐蔽的后门，智能工厂、金融机构等关键领域便会面临巨大风险。若不法分子利用大型模型的安全漏洞来破坏系统，可能会引发公共服务的中断，以及企业经济损失等严重问题，从而对经济和社会秩序产生重大影响。

企业安全防护缺失

许多机构急于推出服务，直接选择了开源框架。他们没有设置访问密码，更没有采取必要的安全措施和防火墙配置。结果，攻击者轻易地盗取了数据，执行了恶意指令，最终导致了数据泄露和服务的中断。

安全认知普遍滞后

一些管理者及民众对AI安全的认识不够及时。管理者未充分意识到安全问题的严重性，民众则将安全视为专家的责任，在使用AI带来的便利时，对潜在风险关注不足。企业在安全防范教育上存在不足，员工的安全意识和能力需要加强，对大型模型的管理投入不够。

相关立法有待完善

我国已出台多项关于人工智能和网络数据方面的政策法规，然而，随着AI技术的快速发展，新的法律难题接连出现，立法工作亟待加强。法律常常滞后于技术进步，这给不法分子留下了可乘之机，对AI行业的持续发展带来了负面影响。

多方合力守护安全

大型模型推动科技进步，但我们绝不能忽视安全的重要性。开发者、公司和广大用户都应提高警惕。AI企业要肩负起保障安全的责任，与安全企业合作，确保模型的安全性。在模型投入使用之前，各个单位和企业必须进行全面评估和计划，提升员工的安全意识。公众也要增强安全意识，通过正规渠道下载 https://www.laosan.net，使用时注意网络安全。