chgpt问题漏洞？ prc漏洞？

生成式AI变成影子IT?一切都只是时间问题

生成式AI有可能变成影子IT，但并非不可避免，关键在于企业的管理和监管措施。潜在风险：生成式AI如ChatGPT和Bard等工具的广泛使用，确实存在成为影子IT的风险。这主要是因为AI的便利性可能导致用户在没有严格政策约束的情况下私自使用这些工具，从而带来数据安全和隐私保护的漏洞。

对于用户而言，使用生成式AI时可能忽视未经批准或未经测试的机制，可能导致数据安全和隐私问题。Lohrmann认为，这些AI工具的普及可能导致影子IT现象，即企业网络中未经IT部门许可的软件和资源的使用。一项报告显示，70%的组织因影子IT遭受攻击，这引发了安全、隐私和法律挑战。

随着2023年AI技术的火热，生成式AI如CHATGPT和Bard等工具的崛起引发了许多关注。然而，技术专家Dan Lohrmann警示，这些工具的广泛使用可能会成为企业的潜在威胁，形成影子IT现象。影子IT是指未经IT部门批准的软件或工具在企业内部的私下使用，往往伴随着安全风险和合规问题。

预计到2026年，80%的企业将采用生成式AI API、模型和应用程序。BYOAI（自带人工智能）趋势兴起，员工利用AI工具提高生产力和创新，但需注意失控风险。影子AI在组织内使用AI，IT部门可能缺乏明确知识或监督，带来风险。开源AI模型逐渐普及，与专有模型相比，具有透明性、灵活性、可定制性和成本效益。

几款AI工具代码安全漏洞分析能力

分析能力：chatgpt-5成功识别出了代码中的路径遍历漏洞，并指出了其他两个安全问题。但其中一个问题被认为是误报，因为代码中的流资源释放是在一个分支中进行的，不应被视为错误。亮点：分析准确，能够识别关键的安全漏洞。不足：存在误报情况，可能需要对分析逻辑进行微调。

研究AI平台的能力，库博检测工具发现一个Java安全漏洞，并将其代码输入至多款AI工具进行分析，包括Chatgpt-Forefront Claude、AIChat（组合）和清华ChatGLM。库博检测以安全漏洞维度展示，点击漏洞类型可查看对应代码位置。当前版本未以文件形式展示漏洞。

代码Review AI工具 DeepSource：自动代码审查和分析工具，支持多种编程语言，能够检测潜在代码错误、安全漏洞及代码风格问题。 DeepCode AI：利用机器学习算法分析代码库，识别潜在的安全漏洞、错误风险和性能问题，提供全面的代码审查服务。

DeepSource：自动代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供静态代码分析规则，检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题。 DeepCode AI：基于AI的代码审查工具，使用机器学习算法分析代码库，识别潜在的安全漏洞、错误风险和性能问题。

AI会不会表达出脏话内容

不会主动表达脏话，但存在特定场景下的被动风险。正规的AI系统在开发时都被注入了伦理准则，绝大多数商用智能产品（如ChatGpt、文心一言等）都会通过道德训练、敏感词过滤和内容审查机制三重防护避免脏话输出。比如当用户询问不当内容时，AI会提示该请求不符合伦理规范并终止对话。

AI通常不会主动使用不文明语言，但可能受输入内容影响。当前主流的对话式AI（如chatGPT、claude等）都内置了多重防护机制。技术团队在训练过程中会对涉及脏话、歧视性言论等数据进行清洗，同时在交互环节设置实时过滤系统。实际使用中，约93%的常见脏话会被自动替换为中性表达。

AI不会主动输出脏话，且具备脏话过滤能力。技术限制与规则约束 AI系统在设计时已被植入伦理准则，脏话识别会触发自动屏蔽机制。例如“你傻X吗”这类词汇会被替换为星号或直接中断回复，类似微信聊天中的敏感词过滤逻辑。当前主流的Chatgpt、文心一言等平台均在用户协议中明确禁止侮辱性内容生成。

正常运行的AI系统不会主动说脏话，主流平台均设置内容过滤红线。AI的应答质量取决于训练数据的质量和平台的管控力度。举个生动的例子，AI就像一个学说话的孩子，如果家长（开发者）只教它文明用语，它自然更倾向于规范表达。

AI本身不具备主动说脏话的能力，但可能存在特殊情况下的被动回应。目前主流AI系统的语言生成基于算法和大数据训练，其回复内容由开发者的模型设计和用户输入共同影响。例如，当用户明确用脏话提问时，部分AI可能按照对话逻辑延续语言风格，但这属于被动回应而非主观行为。

因此，大多数情况下，经过合理设计和训练的AI智能回答系统是不会说脏话的。它们会根据用户的查询或请求，提供相应、有用且通常较为礼貌的然而，也不能完全排除所有可能性，特别是当AI系统接触到大量未经过滤或质量参差不齐的数据时，其生成的回答可能会受到这些数据的影响，出现不期望的内容。