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作者：吴联仁;李瑾颉;齐佳音;
单位：广州大学网络空间安全学院;广州大学新闻与传播学院;
摘要：大语言模型具有巨大的潜力和广泛的应用前景，随着大语言模型规模和能力的扩大，也带来了一系列潜在的风险和挑战。研究旨在对当前大语言模型的风险进行界定与分类，理解大语言模型各阶段风险范围和严重性程度，为大语言模型的风险治理和安全发展提供可行的理论参考和实践方法。依据风险范围和严重性，梳理了9类28种大语言模型风险。基于多利益相关者理论，从“监管前因、监管目标和监管维度”视角，提出了大语言模型风险监管的三维立体框架模型。基于大语言模型风险治理的理论演进和实践路径视角，在理论方面，系统梳理了当前先进AI系统和大语言模型风险治理理论研究主题，提炼出了理论演进路径；在实践方面，针对大语言模型“有限-灾难性-生存”三类风险，提出具体的监管机制和治理措施。
关键词：大语言模型;;风险分类;;多利益相关者;;AI治理;;AI监管
基金资助：国家自然科学基金面上项目“基于公众社交媒体卷入干预的信息疫情助推治理研究”(项目号:72274119);; 2024年度教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“生成式人工智能系统的风险治理与能力构建研究”(项目号:24JZD040);; 中国工程院院地合作项目“广东省人工智能大语言模型的安全合规监管战略研究”(项目号:2024-GD-04)
