生成モデルのプロンプトエンジニアリングに関連する現実的なリスクまたは制限を説明しているのは、次のうちどれですか？

プロンプトエンジニアリングは、生成モデルの出力を誘導するための強力な手法ですが、プロンプトインジェクション攻撃などの新たな脆弱性を生み出す可能性があります。これは、悪意のあるユーザーがプロンプトを操作して、モデルが意図しない動作をしたり、機密情報を漏洩したりするリスクを指します。 他の選択肢は誤りです。 プロンプトエンジニアリングは一貫した決定論的な出力を保証するものではなく、追加の検証は常に必要です。 適切に作成されたプロンプトであっても、データポイズニングやモデルハイジャックといった、モデルのトレーニングデータやインフラに関連するリスクを直接取り除くことはできません。 プロンプトエンジニアリングはモデルの信頼性を向上させる可能性がありますが、実世界のデータに対して常に「非常に信頼性の高い」出力を保証するものではありません。