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信I
可A
信
可
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大模型自身的安全风险和隐患、大模型的可解释性和公平性问题等
三大类。
四是构建了以技术为保障的可信AI评估体系，面向产业发展需
求，构建了包括隐私保护检测、可解释性检测、公平性检测和鲁棒
I
性检测的可信AI检测指标体系，并提出了具体的评估内容、指标和
方式，并可进一步赋能大模型与AIGC发展。
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最后，本白皮书从技术、产业、生态和监管维度对可信人工智
能发展提出了建议，对趋势进行了展望，将迎来研究应用更加均衡、
内在动力更加多维、外在监管更加全面的发展局面。
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四是构建了以技术为保障的可信AI评估体系，面向产业发展需
求，构建了包括隐私保护检测、可解释性检测、公平性检测和鲁棒
性检测的可信AI检测指标体系，并提出了具体的评估内容、指标和
方式，并可进一步赋能大模型与AIGC发展。
最后，本白皮书从技术、产业、生态和监管维度对可信人工智
能发展提出了建议，对趋势进行了展望，将迎来研究应用更加均衡、
内在动力更加多维、外在监管更加全面的发展局面。
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3.2大模型的生成式攻击和防御-35-
3.2.1大模型的生成式攻击-35-
I
3.2.2面对生成式攻击的防御挑战-37-
3.3大模型自身的安全风险与隐患-39-
3.3.1大模型的数据泄漏问题-39-
A
3.3.2大模型的伦理道德问题-42-
3.3.3大模型的攻击对抗问题-44-
3.4大模型的可解释性及公平性-47-
信
3.4.1大模型的可解释性-48-
I
3.4.2大模型的公平性-49-
第四章以技术为保障的可信AI评估-50-
可
4.1可信AI检测工具-50-
A
4.2可信AI检测框架-53-
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