生成式人工智能的安全风险
生成式人工智能风险和安全问题是一种多层次威胁，并不容易解决，尤其是在整个组织范围内整合 genAI 模型的情况下。在基础层面上，这些模型由于其复杂性和用于训练它们的大量数据而特别容易受到安全漏洞的影响。
更重要的是，除了数据中毒或针对模型本身的黑客攻击之外，生成式人工智能还可能被用于复杂的网络钓鱼活动、DDoS 攻击、恶意软件制作或未经授权访问机密数据。很难预测以这种方式劫持模型对企业造成的损害程度。
另一个潜在的责任是企业员工滥用 genAI。通过提示将敏感的公司数 挪威电报号码 据输入非专有模型不可避免地会导致安全漏洞，例如代码后门或数据泄露。
作为应对措施，摩根大通等一些公司限制使用第三方生成式人工智能应用程序，而是选择投资构建自己的人工智能工具。对于其他公司来说，对员工进行广泛的数据安全培训可能是一个足够的解决方案。
版权和知识产权问题
版权和知识产权问题
这一令人担忧的领域提出了双重问题。一方面，人工智能在版权侵权和不遵守知识产权法方面的威胁已经为人们所熟知，但仍以意想不到的方式影响着利益相关者。另一方面，人工智能生成内容的合法所有权问题对企业来说是一个相对较新的问题。
由于生成式人工智能模型的开发人员在数据处理方面缺乏透明度，可能会在作者不知情的情况下将受版权保护的材料纳入训练数据中。这样一来，它可能会侵犯创作者的权利，并在 genAI 周围营造一种不信任的氛围。StabilityAI 和 Midjourney 已经发生了这种情况，疏远了相当多的艺术家，甚至引发了诉讼。
一些生成式人工智能工具提供商保留根据用户输入以及生成的输出来训练其模型的权利。这引发了对知识产权所有权的质疑，并为模型供应商和最终用户带来了不确定性。由于没有明确的框架来解决此类知识产权冲突，生成式人工智能问题可能会给每个人带来巨大的经济损失。
隐私问题