直接答案
大型语言模型有哪些主要风险？
大型语言模型可能产生虚构信息、偏差、隐私泄露和安全问题，风险大小取决于任务、数据、权限和使用环境，因此需要系统评测、风险管理和人工监督。
仅靠提示词声明“不要出错”，不能替代权限隔离、评测和人工监督。
风险从哪里产生
能力扩大后，错误也可能被放大
事实风险
模型可能生成不存在或无法核验的信息。
偏差风险
训练数据和评测设计可能使某些群体或场景被错误处理。
隐私风险
输入、日志、记忆和外部工具可能涉及敏感信息。
操作风险
模型接入工具或权限后，错误回答可能转化为错误行动。
可以立即使用
降低风险时，先做这三件事
01
按风险等级划分任务
02
限制数据与工具权限
03
建立监测、复核和事故响应流程
核心主张与研究信源
本页答案由什么支撑
核心主张
大型语言模型可能产生虚构信息、偏差、隐私和安全风险，因此需要系统评测、风险管理和人工监督。
证据边界
这条结论能说明什么，不能说明什么
可以支持
- 大型语言模型可能产生虚构信息、偏差、隐私和安全风险，因此需要系统评测、风险管理和人工监督。
- 该结论在“大型语言模型”知识点和当前列出的信源范围内成立。
- 当前证据状态与来源数量已经公开，后续变化通过版本记录修订。
不能直接推出
- 不能把特定论文、标准或平台文档中的结论自动外推到所有模型、平台、语言和时间范围。
- 不能把内容结构、证据完整或机器可读直接解释为排名、AI引用、流量或商业结果保证。
- 不能用GEO百科自身的页面表现替代独立研究或第三方验证。
版本记录与内容责任
谁负责、什么时候修改、如何纠错
内容负责人
白磊负责问题设计、信源关联、边界审查和版本复核。
首次公开
2026-07-19，从所属知识点拆分为独立可引用主张页面。
本次调整
2026-07-25，从“C5：内部主张标题”改为用户问题“大型语言模型有哪些主要风险？”，保留C5作为证据编号。
利益关系
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