大模型通常需要处理海量的数据，包括个人敏感信息。如果数据在收集、存储、传输或使用过程中未得到妥善保护，可能会导致数据泄露，侵犯用户隐私。

攻击者可能会试图窃取大模型训练的数据或利用模型中的漏洞获取敏感信息。

若用于训练大模型的数据存在偏差，可能会导致模型产生不公平的决策和预测结果。例如，在招聘、信贷评估等领域，如果模型基于历史上的不平等数据进行训练，可能会对某些群体造成歧视。

这种偏见可能难以察觉和纠正，对社会公平和正义构成威胁。

尽管大模型具有强大的能力，但它们并非绝对准确。复杂的问题和不确定性可能导致模型给出错误的答案或误导性的建议。

过度依赖大模型的结果而不进行人工审查和验证，可能会引发严重的后果。

大模型的广泛应用可能会导致某些工作岗位的自动化，例如一些重复性高、规则性强的工作，从而造成一定规模的失业。

这可能会加剧社会的贫富差距和不平等，需要对劳动力进行重新培训和配置。

大模型可能被用于不道德或有害的目的，如制造虚假信息、进行网络攻击或侵犯他人权利。

对于一些具有重大社会影响的决策，如医疗诊断和刑事司法，过度依赖大模型可能引发伦理争议。

训练和运行大型模型需要消耗大量的计算资源和能源，这对环境造成了一定的压力，尤其是在依赖化石燃料发电的地区。

随着大模型变得越来越复杂和强大，其行为和结果可能变得难以预测和控制。

可能会出现意想不到的故障或异常情况，对社会和经济造成重大影响。

大模型在军事、情报等领域的应用可能会改变国家之间的力量平衡，引发新的安全威胁和战略挑战。

对外国开发的大模型的依赖可能会导致国家在关键技术领域失去自主性和控制权。

由于大模型的内部运作机制复杂，其决策过程往往不透明，这可能会削弱公众对技术的信任。

缺乏透明度也使得难以对模型的公正性和合法性进行有效监督和评估。