如果大型语言模型（LLM）在没有防护措施的情况下部署，它们可能会产生有害、有偏见或不正确的输出，从而带来技术、道德和法律风险。如果没有限制，LLM 会根据其训练数据中的模式生成文本，这可能包括有害语言、错误信息或敏感话题。这种缺乏控制的情况可能导致意想不到的后果，特别是在对准确性、安全性或公平性要求极高的应用中。
一个主要问题是生成有害或不当内容。例如，一个基于 LLM 的客户服务聊天机器人，如果其训练数据包含类似的互动，它可能会用冒犯性语言回应用户的沮丧情绪。类似地，在有偏见的数据上训练的模型可能会强化刻板印象，例如将某些职位与特定性别关联起来。如果没有过滤器来阻止有害关键词或检测恶意意图的机制，如果被间接提示，模型还可能提供危险的指示——例如解释如何制造武器。开发者通常通过实施内容审核 API 或微调模型来拒绝不安全的请求来减轻这种情况，但跳过这些步骤会使系统容易受到攻击。
另一个问题是错误信息的传播。LLM 本身不会核实事实，因此它们可能会自信地将过时或捏造的信息呈现为真相。例如，使用不受保护的 LLM 的医疗保健应用可能会建议错误的医疗方案，危及用户安全。即使在非关键场景下，例如生成营销文案，未经检查的模型也可能产生违反广告法规的声明。为解决此问题，团队通常会整合事实核查层或将模型的知识限制在经过审查的数据集中。如果没有这些措施，组织将面临声誉损害、法律责任或用户不信任。
最后，不受保护的 LLM 可能使系统暴露于安全漏洞或遭到利用。例如，攻击者可能会使用精心设计的提示词来提取训练期间记忆的敏感数据，例如 API 密钥或个人信息。在一个有记录的案例中，研究人员通过让模型“重复其训练数据中的随机文本”来提取模型中记忆的原始电子邮件地址。此外，没有限速或输入验证的模型可能会被滥用以使服务器过载——想象一下一个聊天机器人被操纵来生成无穷无尽的响应，从而推高云成本。适当的防护措施包括输入净化、访问控制和活动监控，但跳过这些措施会带来运营和财务风险。简而言之，在没有防护措施的情况下部署 LLM 就像发布未经测试的代码：它可能最初能工作，但最终会以不可预测且代价高昂的方式失败。