100天掌握大语言模型-第十周：LLM Safety Issues 大语言模型的安全

人工智能正在以前所未有的速度进入企业、教育、金融、医疗、政府与个人生活。
从聊天机器人，到 AI Agent，再到自动化办公系统，大语言模型（LLM）正在成为下一代数字基础设施。但与此同时，一个越来越严肃的问题也浮出水面：

如果 AI 说错话怎么办？
如果 AI 被恶意操控怎么办？
如果 AI 开始泄露数据、传播偏见、甚至被黑客“洗脑”怎么办？

这就是为什么——
“LLM Safety（大语言模型安全）”正在成为全球 AI 行业最热门、最关键的话题之一。

本次专题讲座：

《LLM Safety Issues: Hallucination, Bias, Jailbreaks, Prompt Injection》

将带你深入理解当前大语言模型最核心、最危险、也是企业最关心的安全问题。

为什么这个主题如此重要？

今天，越来越多企业正在部署 AI：

• AI 客服
• AI 办公助手
• AI 编程助手
• AI 金融分析
• AI Agent 自动执行系统
• 企业知识库问答系统（RAG）
• AI 搜索与决策平台

但很多团队在真正上线后才发现：

AI 并不像想象中“可靠”

它可能：

• 一本正经地胡说八道（Hallucination）
• 产生政治、种族、性别偏见（Bias）
• 被用户绕过安全限制（Jailbreak）
• 被恶意Prompt 攻击（Prompt Injection）
• 泄露内部数据
• 输出违法或危险内容
• 被操纵执行错误任务

未来 AI 系统最大的风险，可能不是模型“不够聪明”，
而是：

“模型太聪明，但不受控制。”

本次讲座你将学习什么？

本次讲座将从“真实 AI 系统安全”的角度，深入分析 LLM 的核心风险与防御机制。

讲座核心内容

一、什么是 LLM Safety？

• 为什么AI 安全成为全球科技公司的重点
• OpenAI、Google、Anthropic 如何看待AI 安全
• 企业部署LLM 面临的真实风险
• AI 安全与传统Cybersecurity 的区别

二、Hallucination（幻觉问题）

为什么 AI 会“编造答案”？

你将理解：

• LLM 为什么会产生hallucination
• Transformer 与next-token prediction 的本质问题
• 为什么模型“看起来很自信”
• RAG 为什么仍然会hallucinate
• 企业知识库中的幻觉风险

案例分析：

• AI 编造法律案例
• AI 医疗建议错误
• 金融分析中的错误推理

我们还将讨论：

• 如何降低hallucination
• Grounding 与Verification 技术
• Self-RAG / RARR 等新方法
• AI evaluation metrics

三、Bias（偏见问题）

AI 为什么会带有偏见？

包括：

• 数据偏见
• 训练语料偏见
• 社会偏见
• 政治与文化偏见
• Recommendation Bias

深入讨论：

• 为什么AI 会放大社会问题
• 企业AI 产品中的法律风险
• 招聘系统中的AI bias
• 金融风控中的公平性问题

四、Jailbreak（越狱攻击）

为什么用户能绕过 AI 安全限制？

你将看到：

• 常见jailbreak 技术
• DAN Prompt 的原理
• Role-play attack
• Token smuggling
• Obfuscated input
• Adversarial suffix

以及：

• 黑客如何“欺骗”AI
• 为什么模型会被诱导输出危险内容
• AI Agent 被越狱后的风险

五、Prompt Injection（提示词注入攻击）

这是当前 AI Agent 最大的安全问题之一。

讲座将深入分析：

• 什么是Prompt Injection
• 为什么Agent 系统特别危险
• Hidden Prompt 如何被攻击
• Tool Calling 的安全风险
• AI 如何被操控执行错误命令

真实案例包括：

• AI 泄露系统Prompt
• 恶意网页攻击AI 浏览器
• 企业内部知识泄露
• 自动化Agent 被操纵执行危险操作

六、企业级 LLM Security 架构

如何真正建立“安全”的 AI 系统？

包括：

• AI Firewall
• Prompt Filtering
• Guardrails
• Output Moderation
• Role-based AI Access
• RAG 安全设计
• Agent 安全策略
• Human-in-the-loop

以及：

• OWASP for LLM
• NIST AI RMF
• AI Governance
• 企业AI 安全框架

适合哪些人参加？

本讲座特别适合：

• AI 工程师
• LLM 开发者
• Data Scientist
• AI 产品经理
• Cybersecurity 工程师
• 企业IT 管理者
• 创业者
• 对AI 安全感兴趣的学生与研究人员

 

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