《大语言模型原理与应用》 -教案 第12章 伦理、安全与未来

课次：第讲课程教案授课主题第12章伦理、安全与未来章节内容第12章伦理、安全与未来地点课时2教学目的与要求1、掌握LLMs伦理考量的三大核心维度（偏见与公平性、隐私与数据滥用、虚假信息与误导）；2、识别四大安全挑战（对抗攻击、数据安全、模型窃取、AI生成内容风险）；3、理解技术发展趋势与行业应用前景；4、学会运用伦理准则与安全防护方法分析实际问题；5、树立科技向善的AI应用价值观。教学重点1、伦理挑战的具体表现与成因分析；2、安全风险的技术防御手段与管理策略；3、技术发展趋势与行业应用边界；4、伦理安全准则在实际场景中的应用。教学难点1、伦理与技术的平衡策略；2、安全风险的隐蔽性与防御复杂性；3、新兴技术（如LNNs、合成数据）的伦理安全边界；4、跨行业伦理安全标准的差异化应用。教学方法1、多媒体教学演示2、案例分析法3、讨论法4、小组辩论法教学手段网络资源应用、在线教学平台、案例库教学过程课程思政元素说明：*号标注的是课程思政的融入点一、创设情境，引出章节主题（一）通过Hinton"AI教父"离职谈AI风险的案例，引发学生对技术伦理安全的思考。（二）展示《布莱切利宣言》签署场景，强调AI伦理安全的全球共识。（三）明确本章学习目标，突出"科技向善"的核心导向。二、重点知识讲解（一）大语言模型的伦理考量1、偏见与公平性：结合联合国报告案例，分析数据偏见的成因与社会影响，介绍AIF360等公平性检测工具。2、隐私与数据滥用：讲解KV缓存共享漏洞等案例，强调数据加密、匿名化等保护手段。3、虚假信息与误导：分析选举虚假新闻、学术造假等场景，介绍虚假信息检测技术。*融入思政元素：强调技术从业者的社会责任，拒绝利用技术制造不公或传播虚假信息。（二）大语言模型的安全挑战1、对抗攻击威胁：演示对抗样本生成过程，讲解对抗训练、模型加固等防御方法。2、数据安全隐患：分析训练数据泄露案例，介绍数据加密、访问控制、备份恢复等措施。3、模型窃取风险：说明逆向工程危害，讲解模型加密、水印技术的应用。4、AI生成内容风险：结合AIGC论文检测报告，强调学术诚信与内容审核的重要性。*融入思政元素：强化网络安全意识，树立"数据安全即国家安全"的理念。三、大语言模型的未来展望1、技术发展趋势：讲解多模态融合、可解释性增强等方向。2、新兴技术应用：介绍LNNs在自动驾驶、自然语言理解中的优势，合成数据的价值与挑战。3、行业融合应用：分析金融、医疗、教育等领域的应用场景与伦理边界。4、应对策略：从政府、企业、个人三个层面讲解伦理安全保障体系。*融入思政元素：结合国产开源模型发展案例，激发科技自主创新意识，培养家国情怀。三、案例讨论与实践（一）小组辩论："技术发展优先于伦理规范"vs"伦理规范引导技术发展"。（二）实践任务：运用伦理安全准则分析某行业LLMs应用案例，提出风险应对方案。四、归纳总结，布置课后作业（一）回顾本章核心知识点，梳理伦理安全"识别-分析-防御-规范"的逻辑框架。（二）布置随堂练习：完成章节习题，强化知识记忆。（三）实践任务：撰写一篇关于"某领域LLMs伦理安全风险分析与应对"的短文，提交至超星平台。（四）推荐阅读：《国际人工智能安全报告》《人工智能治理白皮书》。分析选举虚假新闻、学术造假等场景，强调技术从业者的社会责任，拒绝利用技术制造不公或传播虚假信息。思