生成式人工智能可以為新產(chǎn)品、企業(yè)、行業(yè)甚至新經(jīng)濟(jì)提供信息。但它與傳統(tǒng)人工智能不同之處可能使其變得危險(xiǎn)。其獨(dú)特的創(chuàng)造能力引發(fā)了一系列全新的安全和隱私問(wèn)題。

企業(yè)突然不得不考慮許多問(wèn)題，比如是否擁有培訓(xùn)數(shù)據(jù)的權(quán)利?系統(tǒng)本身對(duì)未來(lái)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)有權(quán)利嗎?該系統(tǒng)的權(quán)利如何受到保護(hù)?如何使用生成人工智能來(lái)管理模型中的數(shù)據(jù)隱私……

這也導(dǎo)致了許多企業(yè)不敢輕舉妄動(dòng)，因?yàn)槊黠@的安全和隱私漏洞，加上對(duì)依賴現(xiàn)有的權(quán)宜之計(jì)解決方案的猶豫，促使許多人完全禁止了這些工具。但還是有希望的。

機(jī)密計(jì)算是一種新的數(shù)據(jù)安全方法，可在使用時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)并確保代碼完整性，是解決大型語(yǔ)言模型(LLM)更復(fù)雜、更嚴(yán)重的安全問(wèn)題的答案。它準(zhǔn)備幫助企業(yè)在不影響安全的情況下，充分利用生成式人工智能的力量。在解釋之前，我們先來(lái)看看是什么讓生成式人工智能特別容易受到攻擊。

生成式人工智能有能力將整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)，甚至知識(shí)豐富的子集，納入一個(gè)可查詢的智能模型，從而隨時(shí)提供全新的想法。這具有巨大的吸引力，但它也使企業(yè)很難保持對(duì)其專有數(shù)據(jù)的控制，并保持符合不斷變化的監(jiān)管要求。

如果沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)安全和信任控制，這種知識(shí)的集中和隨后的生成結(jié)果，可能會(huì)無(wú)意中使生成人工智能成為濫用、盜竊和非法使用的武器。

事實(shí)上，越來(lái)越多的員工將機(jī)密商業(yè)文件、客戶數(shù)據(jù)、源代碼和其他受監(jiān)管的信息提交給llm。由于這些模型部分是根據(jù)新輸入進(jìn)行訓(xùn)練的，因此一旦發(fā)生泄露，可能會(huì)導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)的重大泄露。

如果模型本身受到損害，企業(yè)在法律上或合同上有義務(wù)保護(hù)的任何內(nèi)容也可能會(huì)被泄露。在最壞的情況下，模型及其數(shù)據(jù)被盜，將允許競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或民族國(guó)家行為者復(fù)制所有內(nèi)容并竊取該數(shù)據(jù)，這些都是高風(fēng)險(xiǎn)的。

另外，企業(yè)在投資生成式人工智能時(shí)還需要跟上不斷變化的隱私法規(guī)。在各個(gè)行業(yè)中，遵守?cái)?shù)據(jù)要求都有著深刻的責(zé)任和動(dòng)力。例如，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，人工智能驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化醫(yī)療在改善患者治療效果和整體效率方面具有巨大潛力。但醫(yī)療服務(wù)提供者和研究人員需要訪問(wèn)和處理大量敏感的患者數(shù)據(jù)，同時(shí)仍保持合規(guī)性，這就帶來(lái)了新的困境。

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)以及其他不可避免會(huì)出現(xiàn)的挑戰(zhàn)，生成人工智能需要一個(gè)新的安全基礎(chǔ)。保護(hù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型必須是重中之重;加密數(shù)據(jù)庫(kù)中的字段或表單上的行已不再足夠。

在生成式人工智能結(jié)果用于重要決策的場(chǎng)景中，代碼和數(shù)據(jù)的完整性及其所傳達(dá)的信任的證據(jù)，對(duì)于合規(guī)性和潛在的法律責(zé)任管理來(lái)說(shuō)絕對(duì)至關(guān)重要。必須有一種方法為整個(gè)計(jì)算及其運(yùn)行狀態(tài)提供嚴(yán)密的保護(hù)。

機(jī)密生成式人工智能的出現(xiàn)

機(jī)密計(jì)算提供了一種簡(jiǎn)單但非常強(qiáng)大的方法來(lái)解決看似棘手的問(wèn)題。通過(guò)機(jī)密計(jì)算，數(shù)據(jù)和IP與基礎(chǔ)設(shè)施所有者完全隔離，并且只能由運(yùn)行在可信CPU上的可信應(yīng)用訪問(wèn)。即使在執(zhí)行過(guò)程中，也可以通過(guò)加密確保數(shù)據(jù)隱私。

數(shù)據(jù)安全和隱私成為云計(jì)算的固有屬性，以至于即使惡意攻擊者破壞了基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)，IP和代碼也完全不可見(jiàn)。這對(duì)于生成式人工智能來(lái)說(shuō)是完美的，可以降低其安全性、隱私性和攻擊風(fēng)險(xiǎn)。

作為安全游戲規(guī)則的改變者，機(jī)密計(jì)算越來(lái)越受到關(guān)注。每個(gè)主要的云提供商和芯片制造商都在投資它，如今，同樣的技術(shù)，即使是最堅(jiān)定的云計(jì)算反對(duì)者也可以成為幫助生成人工智能安全起飛的解決方案。領(lǐng)導(dǎo)者必須開(kāi)始認(rèn)真對(duì)待它，并理解它的深遠(yuǎn)影響。

通過(guò)機(jī)密計(jì)算，企業(yè)可以確保生成式人工智能模型，僅學(xué)習(xí)他們打算使用的數(shù)據(jù)，而不學(xué)習(xí)其他數(shù)據(jù)。跨云可信源網(wǎng)絡(luò)的私有數(shù)據(jù)集訓(xùn)練提供了完全的控制和安心。所有信息，無(wú)論是輸入還是輸出，都是完全受保護(hù)的，都在企業(yè)自己的四面墻后面。