模块 9：AI 安全、治理与风险
这个模块讨论 AI 的风险和防护。目标不是制造恐慌，而是让学习者知道幻觉、提示注入、隐私、安全和合规问题如何真实影响产品。
学习目标
学完本模块后，学习者应该能够：
- 理解幻觉的原因和缓解方法。
- 解释 Prompt Injection 的基本原理。
- 识别敏感数据、权限和隐私风险。
- 为 AI 应用设计基础安全边界。
- 理性讨论 AI 伦理和治理问题。
单元列表
9.1
幻觉与可靠性
进阶级60 分钟
本单元只解决一个主问题： 为什么 LLM 会一本正经地说错，以及我们该如何降低这种风险？…
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9.2
Prompt Injection
进阶级65 分钟
本单元只解决一个主问题： 当 LLM 会读资料、调用工具、执行动作时，如何防止外部内容偷偷改变它的行为？…
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9.3
隐私与安全
进阶级70 分钟
本单元只解决一个主问题： AI 应用会处理大量上下文和工具权限，如何避免隐私泄露和安全事故？…
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9.4
政策、伦理与治理
进阶级75 分钟
本单元只解决一个主问题： 当 AI 功能进入真实产品和组织流程时，谁来决定它能做什么、不能做什么，以及出问题谁负责？…
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为 AI 应用设计安全边界
把本模块的学习目标变成一次可提交、可评分的真实任务。
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