近年来，深度学习技术取得了突破性进展，大模型作为其中的典型代表，已经在自然语言处理、图像处理、多模态应用等领域取得了令人瞩目的成果，为经济社会发展带来新机遇。但随着大模型应用规模扩大、应用场景拓展，其风险问题也逐渐凸显，如安全漏洞、隐私泄露、易受攻击、偏见歧视、侵权滥用等，如何有效防范治理大模型风险、推动大模型可信落地引起社会各界高度关注。

全球各界对大模型的可信赖问题展开了广泛的探索研究。在国际层面，政府间国际组织从人工智能伦理准则等基本共识出发，逐步深入推动大模型政策法规监管和产业治理实践落地。在国家层面，各主要经济体正加快推进大模型治理监管相关政策制定步伐。在产业层面，各行业机构与科技企业积极关注大模型风险，通过行业自律、技术及管理等具体实践措施推进大模型可信赖落地。

本报告重点针对产业界大模型可信赖实践开展研究。首先，重点梳理了大模型发展现状，点明大模型的风险来源。其次，从大模型涉及的关键要素和可信维度出发，全面分析大模型面临的各项风险并进行整理归纳，形成大模型风险全景视图。再次，针对大模型在框架、数据、模型和生成内容等层面的风险，系统梳理了产业界保障大模型可信赖的关键举措。最后，本报告指出了当前大模型可信赖发展面临的问题及挑战，从多个维度提出了参考建议。

来源：商汤科技&中国信通院

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