引言

AI大语言模型的快速发展和广泛应用，正在深刻改变各个行业的生产和生活方式。在自然语言处理、图像生成、音视频生成、代码开发等多个领域，大模型都发挥着越来越重要的作用。AI大模型技术的进步不仅提高了生产效率，节省了人力成本，还为用户提供了更多的创造性工具，丰富了产品的多样性。

随着AI大语言模型的不断成熟，其对人们的日常生活的影响也日益显著。然而，伴随而来的数据安全问题也日益突出。大模型在训练过程中通常需要大量的数据，这些数据可能涉及到用户的个人信息和敏感内容。因此，如何确保数据的安全性、合法性和合理使用，成为技术发展过程中的关键议题。

此外，随着AI大模型的发展，其生成内容的多样性和复杂性，也增加了对用户隐私和知识产权的威胁。这种复杂性不仅仅源于其技术层面的创新，更涉及伦理、法律和社会等多重维度的思考。因此，在探索AI大语言模型潜力的同时，保障数据安全、维护用户隐私和促进合规运营，显得格外重要。

本研究旨在全面识别AI大语言模型的数据安全风险，包括数据收集、数据存储、数据使用和数据共享阶段的潜在安全风险。此外，针对这些安全风险提出切实可行的治理策略，包括法规与政策层面、技术层面和管理层面。

借此，在AI大模型给生产生活带来帮助的同时，切实守护用户隐私权益，杜绝个人信息泄露风险，维护市场运营秩序平稳有序。此外，填补当前在AI大模型数据安全风险深度剖析与综合治理系统性方案设计方面的既有空白，为该项技术沿着合规、稳健的轨道，持续高质量发展注入强大内生动力，助力科技发展与安全保障实现协同共进。

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作者信息：

林杰，王家盛

(同济大学经济与管理学院，上海200092)