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ChatGPT越来越火爆了，它是否真如描述那般神乎其神，又能否彻底颠覆学术研究的运行逻辑？为此，FreeBuf咨询在几经研究、尝试与训练后，使用ChatGPT写了一份1.6万字的“AI安全报告”。
本报告所有内容均为 ChatGPT 生成，包括报告与目录标题。FreeBuf 咨询仅对生成内容进行拼接与剔除、序号与格式整理，不主动增添任何段落或观点。此报告仅作 ChatGPT功能交流用途，生成的任何观点与内容均不代表 FreeBuf 咨询。
后续，我们将分享如何训练ChatGPT并生成报告的全过程，敬请关注！
报告观点速递
- 安全风险渗透AI系统设计与实现全过程数据采集与预处理、模型训练与优化、AI系统部署与维护的各个阶段，需实行正则化技术、早停策略、异常值检测与数据修复、超参数调优、等多种方式进行规避。
- 不同AI模型如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等存在诸多共性安全风险，例如数据与隐私泄露，但在实际开发、使用过程中也面临差异化的安全风险，典型案例包括自然语言处理领域面临的生成恶意文本与虚假信息传播，计算机视觉领域面临的视觉欺骗攻击等。
- AI面临的常见攻击手段包括数据投毒、模型窃取与逆向工程、对抗样本攻击等，可能导致模型性能降低、误导性预测、敏感信息泄露、知识产权侵害等严重后果。
- 各地区在AI安全风险治理的具体实施和侧重点上存在差异。美国在技术创新和实用性方面表现出较强的倾向，注重AI系统的可解释性和可靠性。欧盟则更关注伦理和人权问题，强调AI系统的公平、透明度和符合人类价值观。中国兼顾技术创新和伦理道德，强调网络安全和数据保护，并在国际合作方面取得了一定的成果。
- AI技术的快速发展带来了一系列的安全风险和挑战，需要政府、学术界、企业、用户和行业组织和协会共同应对。
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