Generative AI：新创意与安全挑战的双面刃

重要收获

实施生成型人工智慧GenAI能带来创造力、效用和生产力的提升。组织需安全地整合大量数据，以提升机器学习ML模型的效能。敏感数据如个人可识别信息PII的安全风险需高度重视。要确保安全的ML模型，组织需进行随时的数据保护和隐私保护措施。

随著生成型人工智慧GenAI在企业商业场景中的迅速普及，这标志著创意、效用和生产力前所未有的新时代。尤其是大型语言模型LLM的广泛应用，如CopilotChatGPT、Lambda和Falcon 40B，使得组织们寻求快速训练和部署以GenAI为基础的应用和服务，这将彻底改变我们所知的数位转型过程。然而，要最大限度地利用GenAI，组织必须持续且安全地整合大量数据集进入其机器学习模型；毕竟，您的输出效果取决于训练服务所使用的数据质量。

尽管GenAI展现出巨大的潜力，但与敏感数据如个人可识别信息PII和受保护健康信息PHI相关的安全和隐私风险愈发明显。

未能在数据进入前确保PII安全，或未建立经过充分测试的模型，可能会造成： 无意中数据丢失 敏感知识产权曝光 甚至可能违反地区数据隐私法规

确保训练数据的安全性

理解机器学习模型并非静态算法是至关重要的它们是受过程数据影响而不断演变的实体。换句话说，这些模型在遇到不同的数据集后会学习和适应。这种适应性带来了固有的安全风险，组织必须谨慎应对。

clash怎么用

考虑一下“中毒数据链”的概念。在像ChatGPT这样的模型中，它们使用来自维基百科等平台的大量知识数据集进行训练，风险在于可能包含的“中毒”数据。同样，企业也使用自身或从第三方组织收集的数据集来训练GenAI。如果这些数据集中潜藏著隐秘且未知的恶意软件，类似于旨在妨碍系统运作的勒索病毒，那么，训练数据中若包含误导信息或恶意内容，就会成为ML模型学习过程中的一部分。

因此，即便是少量的“中毒”数据也可能迅速转变为更大的问题。

这一挑战的另一个面向是将PII数据整合入训练数据中。当大多数人想到“中毒数据”时，脑海中浮现的通常是恶意软件、威胁和即时风险。然而，中毒数据的范畴超出这些常规威胁，还涉及安全隐患。将PII上传至用于训练ML模型的数据库，可能导致个人信息的意外滥用，对个体和组织造成重大风险：

潜在风险具体影响无意中数据丢失PII成为未经授权者的主要目标，导致无法挽回的损失。意外数据曝光不充分的安全措施提高了知