大模型安全、监管与合规
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广东广州
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作者王贤智 等 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111763239
出版时间2024-10
装帧平装
开本16开
定价99元
货号1203406983
上书时间2024-11-14
商品详情
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目录
前言
第1章 大语言模型安全及其挑战1
1.1 大语言模型的发展历史与技术现状2
1.1.1 序章：起源与早期形态2
1.1.2 转折：神经网络的兴起2
1.1.3 现代巨人：GPT与BERT的时代3
1.1.4 技术现状与应用领域4
1.2 大语言模型安全的范畴5
1.2.1 大语言模型的技术安全：关键挑战是什么5
1.2.2 大语言模型的监管与合规：面临哪些关键问题6
1.3 生成式人工智能安全的重要性6
1.3.1 提升大语言模型的社会信任和声誉7
1.3.2 降低大语言模型的法律风险9
1.3.3 保护大语言模型的用户数据隐私9
1.3.4 保障大语言模型服务的连续性10
1.3.5 提高大语言模型的系统稳定性11
1.4 大语言模型安全的现状与挑战11
1.4.1 大语言模型的安全隐患与主要风险点12
……
内容摘要
这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促进生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家（MIEE）、生成式人工智能技术专家，以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验，将理论与实务紧密结合，为读者提供了宝贵的见解和参考。
阅读并掌握本书，你将收获以下10个方面知识：
（1）大模型安全的范畴、现状和挑战：包括安全、监管与合规的关键问题，以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险点。
（2）大模型技术层面的安全风险：包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战，以及大模型的固有脆弱性。
（3）大模型监管与合规的法律框架：包括全球范围内的AIGC的监管现状，如诉讼压力、执法调查和立法进展，以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。
（4）大模型知识产权合规：在大模型的开发和应用中，如何确保知识产权的合规性，包括著作权、开源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。
（5）大模型数据合规：在大模型的构建过程中如何确保数据合规，包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。
（6）大模型内容安全：在大模型的应用过程中如何确保内容安全，包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。
（7）大模型算法合规：在大模型的构建和应用开发过程中如何确保算法合规，包括算法备案、人工智能安全评估、算法公开透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要点总结。
（8）大模型伦理安全：在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全，包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。
（9）大模型的安全保障方案：如何构建一个既安全又可信的大模型环境，包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。
（10）生成式人工智能的发展趋势：从技术视角和法律视角，洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
主编推荐
（1）标准著作：本书尝试从10个方面为生成式AI的安全、监管、合规、伦理问题提供解决方案，可作为该领域的标准参考著作。
（2）专业严谨：本书由多位来自法律、技术和教育领域的专家的跨学科经验凝结而成，确保了内容的专业性和严谨性。
（3）全球视野：本书梳理了全球主要国家和地区在生成式AI领域的监管、立法和司法实践，案例丰富，数据翔实。
（4）实操指南：本书内容全面涵盖生成式AI面临的合规与安全问题，从问题分析到应对策略，提供实战指导。
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