（2）偏见与歧视。在模型训练过程中，可能有意或无意地引入个人偏见，或者由于训练 数据集质量问题，导致模型输出存在偏见或歧视。这在保险行业中可能导致不公平的风险 评估和理赔决策，甚至可能出现基于民族、宗教、国别、地域等的歧视性内容。 （3）输出不可靠风险。大模型可能产生“幻觉”，即生成看似合理但实际不符常理的内 容，造成知识偏见与误导。在保险行业中，这种不可靠的输出可能导致错误的承保结论、理