摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型(以下简称“大模型”)在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出强大的通用性与适应性.然而，大模型在实际应用中也面临着数据偏见、对抗攻击、隐私泄露以及算法伦理等方面的问题.为了使大模型能够更好地在社会和工业领域发挥作用，必须建立一套系统、科学且可操作的安全评测与评价体系.在梳理国内外相关研究的基础上，探讨了大模型安全面临的主要挑战，深入分析了可解释性、安全性与公平性等评估维度，并提出了相应的评价指标与方法.

关键词: 人工智能, 大模型, 安全评测, 评价体系, 公平性