根据 调查的高管，生成 的三大风险是网络安全、个人数据隐私问题和责任。
最近的哈里斯民意调查中提到的主要担忧是质量和控制（）、安全和保障风险（）、限制人类创新（）以及由于不了解如何使用该工具和意外泄露组织数据而导致的人为错误（）。
调查的 的 领导者担心生成 的道德问题
白皮书中约有一半（）的受访者表示担心将其组 英国手机号码数据 织的专有内容发布到生成 技术提供商的大型语言模型中。
让我们更深入地探讨这些令人担 与价值观冲突 忧的领域。隐私和安全是最明显的问题。如果没有数据使用的保护措施，员工可能会在不知情的情况下共享敏感的公司数据，例如 、商标机密、产品路线图、专有图像和隐藏在他们提供给 工具的文件中的客户数据。
生成式 工具的语言学习模型 将包含这些敏感数据，这些数据随后可能会出现在其他人使用同一工具委托创作的作品中。这些数据甚至可能进入公共领域并无限期地留在那里。较新的 功能（例如工具生成 韩国号码 的对话的“共享链接”）如果链接落入坏人之手，则更容易无意中泄露敏感信息。相反，如果员工在 中创建包含从其他组织泄露的受保护数据的衍生作品，公司可能会承担责任。
另一个主要问题是
如果模型中的数据有偏见、诽谤或未经核实，则可能会产生不准确或有害的结果。艺术家和作家也因在训练模型中使用他们的作品而提起了一系列诉讼。