1.3.4 保障大语言模型服务的连续性

在人工智能服务中，确保服务的连续性和稳定性至关重要。例如，2021年，Facebook的AI系统发生了一个重大错误，将一个涉及黑人男性的视频错误地分类为“灵长类动物”相关内容。这一事件虽然没有直接导致AI服务的全面中断，但是暴露了AI系统在数据处理和分类方面的脆弱性，引起了公众的广泛关注。此类事件表明，AI系统的错误可能间接影响其服务的稳定性和可靠性。

这种脆弱性同样适用于更复杂的生成式人工智能，尤其是大语言模型。大语言模型在处理大规模、多样化的语言数据时可能遇到挑战。在开发和维护模型时，需要特别注意其在处理复杂语言数据时的稳定性和准确性，采取全面的预防措施至关重要。这包括进行定期的安全审查和更新，建立健全的安全事故响应机制。这样做能够最大限度地减少服务中断的风险，确保服务的高可用性和稳定性。