现今时期，人工智能已成为现代生活中愈来愈重要的一部份。随着机器学习和自然语言处理技术的不断发展，人工智能语言模型已成为广泛关注的研究领域。但是，由于与其相关的隐私和安全问题，这些模型所带来的风险也愈来愈遭到关注。在这篇文章中，我们将听取chatgpt公司高管的分享，探讨如何应对人工智能语言模型的安全风险。

一、加强代码审计

在构建人工智能语言模型时，代码审计是非常重要的。从系统架构到模型训练中使用的数据和算法，都需要得到充分的审查。在确保代码质量的同时，也需要特别注意防范潜伏的漏洞和安全要挟。这可以通过对代码进行全面的安全性评估来实现。

二、实现数据隐私保护

数据隐私是人工智能语言模型安全领域中的另外一个重要问题。但是，在实际利用进程中，隐私问题常常被忽视。对模型中所使用的数据，一定要严格保护。在这里，可使用数据脱敏和数据加密等手段，从根本上保障数据的隐私性。

三、监控和保护模型

当模型遭受攻击时，其所承载的隐私数据和知识可能会遭到泄漏。因此，对高风险利用，一定要建立监控机制，并及时发现和应对潜伏的安全问题。同时，加强对模型的保护，规定访问权限，加密模型数据，实现模型安全管理。

四、引入多重身份验证

在模型的架构和利用进程中，多重身份验证可以免账户的被盗用和权限的越权使用。因此，在应对安全风险时，需要加强身份认证和授权管理。对属于特殊权限的用户，更需要严格考核和验证。

五、建立安全培训

在操作和使用模型进程中，一些常见的用户行动也会给模型带来安全风险。同时，一些薄弱的环节也需要加强安全保障。因此，在使用异构语言模型时，可以加强用户的安全意识和培训，以免由于人为缘由产生意外的安全问题。

在严控安全风险的同时，除上述几点以外，我们还需要对人工智能语言模型的利用做好风险控制，确保安全的利用和推广。万一出现安全问题，我们还需要制定有效的应对方案和预案，保障人工智能语言模型及其利用在安全性和保密性方面的稳定性和可信度。

人工智能语言模型带来的许多优势也会伴随着风险的出现。但是，在实际利用中，我们可以通过掌握相关安全技术、策略和方法，来避免或减少模型所带来的安全风险。