2025年6月3日，AI伦理研究专家蒂姆尼特·格布鲁（Timnit Gebru）在社交媒体上的评论引发了关于大型语言模型（LLM）漏洞的广泛讨论。她质疑为何有人仍认为通过“红队测试”和修补就能解决LLM的深层问题，这反映了业界对AI安全性和伦理问题的关注不足。根据AI安全联盟2025年初的报告，超过60%的企业级LLM存在对抗性输入的漏洞，这凸显了问题的严重性。全球AI支出预计到2027年将达到5000亿美元（根据IDC 2024年末预测），但安全措施的滞后可能威胁到金融、医疗等行业的应用。从商业角度看，AI安全解决方案市场潜力巨大，预计到2028年将达到数十亿美元（Frost & Sullivan 2025年中分析）。企业可通过提供高级安全功能或与网络安全公司合作实现盈利。然而，实施挑战包括高昂的模型重新训练成本和缺乏行业标准（截至2025年中）。未来，透明的AI开发和全球安全标准将成为趋势，但若不立即行动，企业可能面临运营中断和法律风险。格布鲁的观点提醒我们，AI的创新必须与责任并重。