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大模型数据安全的关键在训练数据，防止数据恶意输入是当下亟需解决的问题。从通用大模型走向行业大模型，行业数据安全监管有望被提上日程。我们认为，大模型数据安全的监管应当从源头开始加强，从数据的托管开始（国家云）。
大模型数据安全的关键在训练数据，防止数据恶意输入是当下亟需解决的问题。目前大部分语言模型的训练数据来源是互联网的公开数据，如百度文心一言的训练数据集包含海量互联网文本数据、代码、对话等，这些数据输入层面可能会存在被操纵的风险，包括恶意偏见、虚假信息、隐私外泄等。如何保证数据输入来源的可靠和安全，保证结果的公平公正合法，成为监管的关键。
从通用大模型走向行业大模型，行业数据安全监管有望被提上日程。而展望未来，我们认为，随着大语言模型与垂直行业相结合，当训练数据涉及行业数据时，在保证数据来源的可靠性、安全性之外，防止数据泄露更为关键。比如金融行业大模型，除了公开的信息如金融行业专业知识，还涉及到行业的敏感数据，如果因此造成行业数据泄露则后果难以估量。
AI监管首先应从源头开始，从数据的托管开始（国家云）。我们认为，大模型数据安全的监管应当从源头开始加强，比如在国家统一规范下对数据进行托管，由国家云（云计算“国家队”运营）提供模型训练数据平台，保证数据的完整性、保密性，再在此基础上部署数据安全产品。例如，根据“华为中国”公众号，华为与工商银行合作搭建了基于自主昇腾AI的金融行业大模型。
建议关注：
数据要素：上海钢联、长亮科技、通行宝、京北方、中科江南、山大地纬、久远银海
*注：中国电信、中国联通、中国移动为通信组覆盖
风险提示： 数据要素市场建设不及预期、国家云建设不及预期、AI在垂直行业落地不及预期。
