企业在使用大模型时通常会面临如下风险：

（1）数据隐私和保密性

大模型可能会在未通知用户的情况下，与第三方分享用户信息。例如，任何在提示中使用的敏感或保密信息都可能被用于训练大模型，并通过生成回应的方式提供给企业以外的其他用户。

尽管一些供应商（例如OpenAI）为用户提供了选择退出（opt-out）的权利，用户可以拒绝将对话数据用于训练模型，但并非所有供应商都提供这种灵活性，而且用户可能并不知道这种选项。

（2）知识产权和版权归属问题

大模型输出的内容中可能包含受版权和知识产权保护的信息，这可能导致知识产权或侵犯版权的风险。

（3）生成内容的准确性

大模型实际上无法真正“理解”内容，因此会在不经意间提供错误信息。以大模型在安全操作中的使用为例，如果生成的配置或代码存在错误，就会影响组织的安全性甚至应用程序的正常运行。所有大模型输出的结果都必须由经验丰富的安全分析师进行审查，甚至在测试环境中进行分析。

（4）网络安全问题 

黑客不仅可以访问存储在大模型中的数据，还可以使用提示注入技术让大模型泄露不该泄露的信息。

（5）员工滥用 

大模型可能被员工用于非法活动，如制造虚假信息（例如，模仿某人或政府的语义）。 

（6）违反法律法规

现行有多项与数据安全和人工智能相关的法律法规，不负责任地使用大模型可能会违反相关规定。例如，如果没有批准就将某些类型的数据传输到海外，采用中国境外的大模型服务将面临合规风险。 

（7）供应商风险 

目前很多国外的大模型服务未向中国用户开放，例如ChatGPT、Azure OpenAI，但是中国用户仍然可以使用一些方法使用这些服务，这可能会导致企业面临合规风险，例如违反数据跨境传输的规定。

中国的企业目前大多使用国内的大模型服务，但是这些大模型往往不提供企业级安全保障，在数据和安全方面缺乏透明度。因此头部企业往往会选择本地化部署大模型。