大模型安全、监管与合规
（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。
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
……
内容介绍
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......
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