应对生成式AI风险：Gartner创新指南解析

"Gartner发布了一篇关于生成式人工智能在信任、风险和安全管理领域的创新指南，强调了在企业应用中集成大语言模型（LLM）和其他生成人工智能（GenAI）模型所带来的新风险，包括内容异常、数据保护和人工智能应用安全。当前市场上的GenAI信任、风险和安全管理（TRiSM）解决方案尽管增长迅速，但大多数仍未经充分测试，主要关注保护大语言模型而非多模态模型的使用。" 生成式人工智能（GenAI）技术，如大语言模型（LLM），在推动创新的同时，也引入了新的安全挑战。Gartner的研究指出，这三个关键风险类别包括： 1. 内容异常（Content Anomalies）：这涉及到输入和输出的风险，即GenAI模型可能产生不准确、误导性或潜在有害的内容。由于模型基于大量数据训练，它们可能会模仿不良行为，或者在处理敏感信息时产生错误或误导性的响应。 2. 数据保护（Data Protection）：GenAI模型通常需要大量的训练数据，这可能包含敏感信息。如果没有适当的保护措施，数据泄露的风险会增加。模型的训练和运行过程中，数据的完整性和机密性可能会受到威胁。 3. 人工智能应用安全（AI Application Security）：GenAI模型本身可能成为攻击的目标，黑客可能试图操纵模型以产生恶意结果，或者通过攻击模型的基础设施来破坏服务的可用性。 目前的问题在于，提供GenAI模型的供应商并没有提供全面的控制措施来应对这些风险。用户需要额外的解决方案来补充供应商的安全控制，以确保数据的安全和模型的正确运行。此外，用户对于LLM供应商的数据保护机制的信任，往往建立在对供应商安全和隐私控制的假设上，而这些控制的透明度和有效性可能难以验证。 GenAI信任、风险和安全管理（TRiSM）市场正在快速发展，但这个领域内的解决方案大多处于初期阶段，尚未经过充分的实际检验。当前的解决方案主要针对大语言模型，而对于多模态模型的保护则相对不足。这意味着，随着GenAI技术的多样化和复杂化，安全解决方案也需要相应地发展和适应。 IT领导者在采用或构建GenAI应用时，应考虑以下策略： 1. 评估供应商的安全控制：在选择GenAI服务时，应深入理解供应商的安全实践，包括数据加密、访问控制和监控等。 2. 强化内部安全：实施额外的检测和防护机制，例如内容审核工具，以防止模型生成异常内容。 3. 数据最小化：仅使用必要的数据进行训练，并确保数据脱敏和匿名化处理。 4. 持续监控和更新：定期评估模型的性能和安全性，及时更新安全策略以应对新出现的威胁。 Gartner的报告提醒我们，随着AI技术的广泛应用，安全问题不容忽视。IT领导者需要密切关注GenAI领域的安全动态，采取主动措施来管理和降低风险，同时寻找可靠的TRiSM解决方案，以保护组织免受潜在的威胁。