一、大模型技术的风险与挑战概述
尽管像ChatGPT这样的大模型技术取得了重要突破，但仍面临诸多风险与挑战，这些问题涵盖了可靠性、可解释性、应用部署成本、场景适用性以及伴生技术风险等多个方面，对大模型的进一步发展和广泛应用构成了阻碍。
二、可靠性问题
- 具体表现：基于海量数据训练的语言大模型，虽然生成的内容在语言规则上通顺流畅且能与人类偏好对齐，但在事实性和时效性方面存在较多问题，难以对其合成内容进行可靠评估。
- 影响：这会导致用户获取到的信息可能不准确或过时，影响大模型在需要准确信息的场景中的应用，如新闻报道、学术研究等领域，可能会误导用户，降低用户对大模型的信任度。
三、可解释性不足
- 原因及表现：大模型基于深度神经网络，属于黑盒模型，其工作机理难以理解。例如语言大模型的涌现能力、规模定律，多模态大模型的知识表示、逻辑推理能力、泛化能力、情景学习能力等方面，都有待深入研究。
- 影响：缺乏可解释性使得用户和开发者难以理解模型的决策过程和输出结果的依据&
