摘要：本文阐述了人工智能大模型在赋能教育、养老、就业等领域的积极应用，同时指出其伴随的数据隐私泄露、深度伪造技术滥用及算法偏见三大核心风险。文中提及，已有境外势力利用深度伪造技术生成虚假视频企图制造恐慌；测试显示同一AI对中英文历史问题的回答存在差异；并有案例表明因不当使用开源AI工具导致敏感数据被境外IP窃取。
线索：本文揭示的风险指向了明确的产业机会与投资方向。在风险层面，深度伪造技术的滥用不仅威胁社会安全，也可能催生针对虚假内容检测与取证的网络安全新赛道；数据隐私泄露案例凸显了企业级AI安全审计、隐私计算和保密技术服务的迫切需求。而在算法偏见方面，开发更公平、透明且适应多元文化的AI模型，或将成为全球科技公司竞争的关键差异点，特别是在涉及不同语言和历史视角的语境中。整体而言，AI安全与治理正从一个合规成本中心，演变为一个蕴含巨大潜力的新兴产业。
正文：
人工智能大模型正在加速融入日常生活与各行各业，带来效率提升与新的体验。例如，有教师利用AI备课，将原本需要两小时的教案准备时间缩短至五分钟，并能生成包含多媒体元素的互动内容，从而有更多时间关注学生个体。在养老方面，智能设备能陪伴独居老人，提供娱乐、聊天服务，并具备用药提醒、记忆家庭成员生日等功能。在就业市场，大模型催生了如提示词工程师等新职业，一些人通过掌握与AI高效对话的技能实现了职业转型。
然而，该技术的深度应用也伴随着多重风险。首要风险是数据隐私与安全边界模糊。有公开案例显示，某单位工作人员因违规使用开源AI工具处理内部文件，且系统设置存在漏洞，导致敏感资料被境外IP地址非法访问并下载。
其次是技术滥用与虚假信息风险。深度伪造技术能够智能模拟和伪造音视频内容。国家安全机关发现，有境外势力利用该技术生成虚假视频，并试图向境内传播，旨在误导舆论、制造恐慌，对国家安全构成威胁。
第三是算法偏见与决策不透明问题。人工智能的判断基于其训练数据，若数据存在偏见或代表性不足，模型可能放大歧视。有测试表明，当向同一个AI模型分别用中文和英文提问同一历史问题时，其英文回复会刻意回避或淡化某些史实，甚至包含错误信息，而中文回复则相对客观。
为安全使用人工智能，建议用户遵循以下原则：第一，划定AI的“活动范围”，实行权限最小化，例如不让联网AI处理涉密信息，关闭非必要的数据共享权限。第二，定期检查“数字足迹”，包括清理聊天记录、更新密码和防病毒软件，警惕不明来源的模型程序及索要敏感信息的要求。第三，优化“人机协作”，在提问时要求AI注明信息源或思考过程，对重要结果进行跨平台验证，并对涉及政治、历史等话题的AI回复保持独立判断。
相关部门提示，安全是发展的前提。用户应提高安全意识，审慎授权。如发现AI大模型存在窃取个人信息、向境外非法传输数据等危害网络安全的行为，可通过12339电话、网络举报平台（www.12339.gov.cn）或前往当地相关机关进行举报。
发布时间：2025-12-26T08:40:20+08:00
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