生成式人工智能与认知安全.pdf

生成式人工智能与认知安

全

主讲人：

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01.生成式人工智能概述

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r02.认知安全风险分析

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f03.系:讨

r04.案例研究与分析

‘05.论与展望

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01

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生成式人工智能概述

技术定义与原理

生成式AI的定义生成模型的工作原理

发展历程与现状

早期研究与突破

1950年代,图灵测试提出，标志着生成式

AI研究的开端,随后出现早期的自然语言

生成系统。技术进孝与应用拓展

随着深度学习技术的发展,生成式AI在图

像、文本、语音等领域取得显著进展,应

当前挑战与未来趋势用范围不断扩大。

生成式AI面临伦理、安全等挑战，未来将

更注重模型的透明度、可控性以及与人类

的协同工作能力。

应用领域与潜力

媒体与娱乐产业医疗健康

生成式AI在电影特效、音乐创作、游戏设计等领域利用生成式AI进行医学影像分析、药物研发模拟,

展现出巨大潜力，提升创意效率。加速医疗创新和个性化治疗方案的制定。

认知安全风险分析

风险类型与来源

误用风险滥用风险技术缺陷风险

生成式AI被用于制造虚假信不法分子利用生成式AI技术AI系统漏洞被黑客利用，导

息，如深度伪造视频，误导进行网络钓鱼，窃取敏感数致数据泄露或系统瘫痪。

公众。据。

影响范围与严重性

个人隐私泄露社会信任危机

生成式AI可能无意中泄露用户错误信息的生成和传播可能损

个人信息，导致隐私安全风险。害公众对信息来源的信任。

经济利益损失国家安全威胁

认知安全事件可能给企业带来恶意利用生成式AI可能对国家

经济损失，影响品牌声誉。安全构成威胁，如虚假信息战。

案例研究与分析

社交媒体上的虚假信息传播深度伪造技术的滥用

分析社交媒体平台如何被用于