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本报记者 赵觉珵
不到一月时间内，全球最受关注的人工智能（AI）对话机器人ChatGPT就出现两次宕机事故。据多家外媒报道，美国东部时间17日，不少来自美英等国的用户相继反馈美国OpenAI公司旗下的ChatGPT发生故障，无法回答用户提问。几个小时后，OpenAI宣布问题已经解决。随着AI大模型技术的突飞猛进，如ChatGPT这样的产品已经作为工作和生活助手服务数以亿计的用户。在这一趋势下，ChatGPT及其他大模型产品在过去一年时间内多次发生故障，也让业内人士担心其稳定性与安全性。经济学家柏文喜对《环球时报》记者表示，大模型在金融、医疗等行业的应用确实伴随着风险和挑战，这些行业对服务稳定性的要求极高，任何故障都可能产生严重后果。
又宕机３小时
“我的ChatGPT无法使用了”“ChatGPT发生故障了，而我在工作时已经习惯使用它了”……17日，不少用户开始在社交媒体上反映，移动端和网页版ChatGPT会时不时地无法应答用户的提问，要么持续数分钟时间，要么根本就无应答，并展示各种各样的错误。
据美国科技网站“Toms Guide”报道，ChatGPT大约在美国东部时间下午2时左右出现故障，OpenAI随后开始进行调查。当日下午5时左右，问题已经被基本解决。
“Toms Guide”称，OpenAI对此次服务中断原因“守口如瓶”，该媒体推测可能是系统更新和服务器需求增加的综合因素影响。该媒体的记者也向ChatGPT询问了此次故障的情况，这款聊天机器人自己的回答是：“今天ChatGPT错误率飙升是由于流量和需求意外激增，导致系统过载。”
ChatGPT的此次故障距离上一次间隔不到半个月。当地时间本月4日，ChatGPT经历了长达5个半小时的宕机，导致大部分用户无法使用。
OpenAI在其官网上证实了那次系统宕机，称“我们经历了一次严重的服务中断，影响了所有的ChatGPT用户，但受影响的不包括platform.openai.com或应用编程接口（API）”。这意味着依赖OpenAI技术的第三方服务未受到影响。但OpenAI官方尚未公开具体的故障原因。
英国科技网站“The Register”当时报道称，根据受影响用户的说法，宕机后ChatGPT无法响应用户的查询，这表明问题可能出在服务端的某个地方。当用户要求ChatGPT进行自我诊断时，其给出了一个简洁的回答——“内部服务器错误”。
再向前追溯，ChatGPT的另一次严重宕机发生在2023年11月，当时服务中断了约90分钟，并且影响了OpenAI的API服务。当时，在故障发生两天前的开发者大会上，OpenAI推出了新模型GPT-4 Turbo以及ChatGPT的一系列升级内容，为ChatGPT吸引来巨大的流量，而OpenAI的首席执行官奥特曼最初也将服务器不稳定归咎于OpenAI使用量“远超预期”。
然而，经过OpenAI的调查，发现11月的那次故障是由网络攻击造成的，这种攻击疑似为DDoS。公开资料显示，DDoS是网络攻击的一种，旨在消耗殆尽系统资源，使其无法回应服务请求。
为何大模型频出类似故障
ChatGPT的多次故障并非个例。《环球时报》记者查阅资料发现，国内外的一些知名大模型近期都曾出现故障和服务中断问题，甚至有时是一种“多米诺骨牌式”的连锁反应。
在本月4日ChatGPT出现故障后，作为ChatGPT竞品的Gemini、Claude AI和Perplexity AI等大模型产品也被部分用户反映称出现访问问题。不少分析认为，由于ChatGPT暂时无法使用，这些竞品被大量涌入的用户“冲垮”了。
软件公司QRFY统计的数据显示，在此次ChatGPT宕机期间，对Gemini的搜索量飙升至37.2万次，而其在5月4日至6月3日期间的每日平均搜索量为20.5万次。
今年5月，微软全球必应搜索服务出现宕机事件，且持续了一天时间，但影响并不仅仅局限于必应搜索网站，很多调用必应搜索API的服务也因此受到影响，例如基于大模型的AI助手Copilot。据美媒报道，必应API的中断还导致ChatGPT的浏览器工具瘫痪了几个小时。据报道，国内知名大模型也曾发生类似宕机故障。
人工智能专家郭涛19日对《环球时报》记者分析称，目前主流大模型出现故障的主要原因包括流量过载、网络攻击（如DDoS）、架构设计不合理、数据处理和资源分配不均，以及技术更新和兼容性问题。
金融、医疗等行业需警惕风险
大模型出现各类故障与问题的背景下，大模型的稳定安全愈发受关注。“Toms Guide”的记者在报道中表示，其订阅了ChatGPT状态更新的电子邮件推送，每天会收到2-3条提示系统错误率升高或故障的电子邮件，随着OpenAI规模的扩大，定期吸引数亿用户并添加新功能——中断很可能会发生。
电子商务服务商“The Ecom Corner”的负责人戴斯在社交媒体X上也发文称，“ChatGPT最近发生的中断，为我们所有依赖AI工具来支持业务的人敲响警钟。想象一下，在产品发布或客户急需支持期间失去对关键工具的访问权。这可能是毁灭性的。”
柏文喜对《环球时报》记者举例称，金融领域的故障可能导致交易中断和资金损失，而医疗领域的故障则可能影响诊断准确性，甚至危及患者生命。此外，大模型在数据处理过程也面临数据安全和隐私保护的挑战，因此确保数据的安全性和合规性至关重要。
今年早些时候，国内多家机构共同发布的一份报告认为，随着大模型能力的不断增强和适用范围的延伸，其在金融、医疗、广告、营销等商业领域的应用，使得大模型中存在的微小安全隐患会造成巨大损害，因而大模型安全问题引起广泛关注。
报告称，数据安全、隐私泄露、抗攻击能力提升等问题是现有大模型应用面临的真实挑战，如何在保证大模型性能的同时，提高数据使用的安全性，提升隐私保护效果，防止越狱攻击、提示注入攻击等，这些都是亟待解决的问题，有赖于业界持续探索、总结并分享最佳实践做法。
郭涛表示，企业提升大模型产品的稳定性和安全性，应该优化系统架构，提升其对高流量和复杂场景的应对能力；加强网络安全防护，有效抵御各类网络攻击；建立实时监控和预警机制，以便及时发现并处理潜在问题。进行全面的压力测试和性能评估，预防潜在风险。他还补充称，企业还应制定应急响应预案，确保在故障发生时能迅速恢复系统。▲
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评论
打开APP查看45条评论杨青沄
2秒前
想象一下，在产品发布或客户急需支持期间失去对关键工具的访问权。
古内尔·林德布洛姆
2分钟前
ChatGPT的多次故障并非个例。
黄胜楠
6天前
人工智能专家郭涛19日对《环球时报》记者分析称，目前主流大模型出现故障的主要原因包括流量过载、网络攻击（如DDoS）、架构设计不合理、数据处理和资源分配不均，以及技术更新和兼容性问题。
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