生成式人工智能在各个行业中的广泛应用要求企业在安全和运营方面意识到风险和缓解措施。在这篇博文中，我们列出了十大风险以及可行策略来防范这些风险。最后，我们提供了可以提供帮助的工具。

生成式人工智能的出现

2022 年标志着生成式人工智能新领域的开始。这一时期见证了 GPT-3、GPT-4、BERT、Claude、Gemini、Llama、Mistral 等 LLM（大型语言模型）的快速发展。这些 LLM 在自然语言处理 (NLP)、图像生成和创意内容创作方面展示了卓越的能力。因此，人工智能驱动的工具已遍布各个行业，提高了内容创作、客户服务、开发等方面的生产力和创新。它们还有可能进一步彻底改变医疗保健、金融和娱乐等行业。

这项现代技术的变革性影响尚未完全被理解。然而，希望保持竞争优势的组织应该尽早计划将 GenAI 纳入其运营中。同时，他们应该解决 GenAI 的安全风险。

生成式人工智能的风险

使用 Gen AI 应用程序和 LLM（无论是公开还是内部开发和/或部署）都可能给组织带来风险。这些 Gen AI 风险包括：

类别 #1：安全和隐私风险

1.隐私问题

生成式人工智能依赖于大量数据，这些数据通常来自各种来源。这些数据可能包含个人信息，包括 PII。如果将这些数据用于输出，可能会无意中泄露个人的敏感信息，导致隐私泄露和潜在的滥用。许多 GenAI 模型的黑盒性质进一步复杂化了透明度和问责制，使得追踪特定数据点的使用或存储方式变得困难。

2. 网络钓鱼电子邮件和恶意软件

生成式人工智能让网络犯罪分子能够策划极具说服力和复杂的攻击。在生成式人工智能出现之前，网络钓鱼电子邮件的明显特征之一是语法和措辞不当。然而，人工智能生成的网络钓鱼电子邮件可以模仿合法通信的语气、风格和格式。这使得个人和安全系统很难检测到它们。

此外，攻击者还可以使用 GenAI 开发和调试能够绕过传统安全措施的恶意软件。这种由 AI 生成的攻击恶意软件可以适应和发展，使其更难以防范。

3. 内部威胁和员工滥用

内部威胁是指公司内部利用其访问敏感信息和系统的个人。这些威胁可能是故意的，例如数据盗窃或破坏，也可能是无意的，例如由于疏忽导致意外数据泄露。内部人员熟悉组织的安全措施，因此他们通常比外部攻击者更容易绕过防御措施。

在 GenAI 环境中，内部人员可能会无意中将敏感数据输入或粘贴到 GenAI 应用程序中。这可能包括源代码、敏感业务信息、财务数据、客户信息等。

4. 攻击面增加

生成式 AI 系统可以增加网络安全威胁的攻击面，因为它们通常与各种数据源、API 和其他系统集成。这为潜在攻击创建了多个入口点。这些集成的复杂性可能导致恶意行为者可能利用的漏洞，例如注入恶意数据来操纵 AI 输出或通过系统中的薄弱环节访问敏感信息。 

类别#2：质量和可靠性风险

5. 输出质量问题

当 AI 生成的文本、图像或其他输出不准确、不正确、误导、有偏见或不恰当时，生成式 AI 系统就会出现输出质量问题。导致输出质量差的因素包括训练数据不足、模型调整不足以及 AI 算法固有的不可预测性。

在医疗保健、金融和网络安全等关键应用中，不准确的人工智能输出可能导致严重的财务损失、法律责任、业务瘫痪，甚至危及生命。但即使在非关键应用中，错误的结果和传播不正确或误导性的信息也会对人们的工作和生活以及企业的绩效产生影响。

6. 虚构的“事实”和幻觉

上述质量问题的一个极端例子是“虚构事实”的产生，称为“幻觉”。当 LLM 生成看似合理但完全是虚构的信息时，就会发生这种情况。这些幻觉的产生是因为模型依赖于训练数据中的模式，而不是对事实准确性的真正理解。如上所述，这可能导致传播不正确或误导性的信息，从而带来严重风险——尤其是在准确性至关重要的环境中，例如医疗保健、法律或金融领域。

类别#3：法律和道德风险

7. 版权、知识产权及其他法律风险

生成式人工智能系统通常使用大量数据（包括受版权保护的材料）来训练模型。这可能会导致无意中复制受保护的内容，从而可能侵犯知识产权。此外，还有一个法律问题，即法学硕士是否被法律允许使用版权数据进行训练。最后，生成与现有作品非常相似的新内容可能会引发有关所有权和原创性的法律纠纷。

当前版权法对人工智能生成内容的模糊性加剧了这些挑战。目前，这些问题正在法庭和公众面前进行辩论。例如，《纽约每日新闻》、《芝加哥论坛报》、《丹佛邮报》和其他报纸 起诉 OpenAI 和微软侵犯版权。

8. 有偏差的输出

人工智能系统中的偏见输出通常源于歪曲或不具代表性的训练数据，这些数据反映了历史偏见和系统性不平等。当人工智能模型产生偏见输出时，它可能会导致招聘、贷款、执法和医疗保健等领域的歧视性做法，从而不公平地影响边缘群体。这对公平和公正构成了严重威胁，因为它们可能会延续甚至放大现有的社会偏见。

9。 合规

当敏感信息由人工智能系统处理时，可能会发生数据泄露、未经授权的访问和机密数据滥用。如果人工智能服务提供商缺乏强大的安全措施和合规性认证，这种风险会加剧。因此，与生成式人工智能工具共享数据可能会大大增加违反合规性法规和数据保护法的风险，尤其是在数据保护要求严格的行业。

类别#4：运营和财务风险

10.专业知识和计算成本

在内部开发、培训和部署 LLM 时，专业知识和计算的成本可能相当高。高级 AI 系统需要高性能 GPU、专用硬件和云计算服务，这可能会产生巨额费用。此外，数据科学家、ML 工程师和领域专家等高技能专业人员的薪水很高。全球 GPU 和人才短缺进一步提高了这些成本。这对许多组织来说是一个重大的进入壁垒。 

降低生成式人工智能安全风险的策略

概述风险之后，让我们讨论一下防范风险的策略。 

安全和隐私保护策略

  • 库存 – 确定使用 gen AI 的业务领域。从查询流行的 Gen AI 应用程序（如 ChatGPT、Claude 或 Gemini）的员工，到开发自己的 LLM 的工程团队，再到在您的数据上使用商业或开源 LLM。
  • 风险评估 – 绘制并评估与每种使用类型相关的潜在安全风险。您可以使用上面的列表来提供帮助。
  • 实施访问控制 – 使用验证机制来管理员工可以访问哪些人工智能系统以及如何访问。例如，企业浏览器扩展可以阻止员工安装 恶意扩展 伪装成合法的 ChatGPT 扩展。
  • 实施政策 – 执行 GenAI 应用程序在组织中的使用政策。例如，企业浏览器扩展可以阻止员工将敏感代码粘贴到 gen AI 应用程序中。
  • 软件修补 – 更新和修补系统，以增强您抵御人工智能驱动（和非人工智能驱动）攻击的安全态势。
  • 监控 – 跟踪和检测异常事件和可疑行为，从未经授权的访问尝试到异常行为模式，再到将敏感数据粘贴到一代 AI 工具中。
  • 用户教育 – 通过讲座、演练和持续支持，定期对员工进行有关新一代人工智能风险的培训。企业浏览器扩展程序可以支持在线培训，向员工解释为什么会阻止将源代码粘贴到 ChatGPT 等操作。

质量和可靠性保护策略

  • 数据质量保证 – 使用多样化、平衡且无偏见或不准确的数据集。对数据实施严格的数据验证流程，例如自动检查和人工审核。不断更新和完善数据集以反映最新和准确的信息。 
  • 评估指标 – 采用精确度、召回率、F1 分数和 BLEU 等综合评估指标来识别模型及其输出的准确性和性能问题。
  • 融入人机交互系统 – 让人类专家参与模型开发的训练、验证和微调阶段。人类可以提供关键的背景见解，识别自动化系统可能遗漏的细微问题，并提供改进模型响应的建议。

法律和道德保护策略

  • 遵守法律法规 – 确保遵守 GDPR 和 CCPA 等数据保护法。这意味着确保用于培训的数据是合法获取和处理的，并经过适当的同意和匿名化。
  • 建立明确的道德准则 – 这些准则应涵盖公平、透明、问责和避免偏见等原则。实施道德人工智能框架可以提供一种结构化的方法来确保解决道德问题。

运营和财务保护策略

  • 确保基础设施的可扩展性、优化和可靠性 – 使用强大的云服务、高性能计算资源、高效的数据存储解决方案和可扩展的 AI 管道。例如，采用按需付费模式、与云提供商协商批量折扣以及使用 GPU 配置。

GenAI DLP 解决方案

LayerX 是一款企业浏览器扩展程序，可在风险点（浏览器）防御来自网络的威胁。LayerX 提供 专为生成式 AI 设计的 DLP 解决方案 ChatGPT 等工具旨在在不妨碍用户体验的情况下保护敏感数据。

主要功能：

  • 数据映射和定义 – 识别和定义敏感数据（如源代码和知识产权）以进行保护。
  • 可定制的数据控件 – 当检测到敏感数据时，实施弹出警告或阻止操作等控制。
  • 保障生产力 – 通过应用类似 DLP 的措施来防止意外数据泄露，从而实现 GenAI 工具的安全使用。
  • 浏览器扩展控件 – 管理 GenAI 内的访问和操作以保护数据交互。

细粒度风险缓解 – 检测并减轻粘贴敏感数据等高风险活动，同时保持无缝的用户体验。