引 言
在數字內容管理方面，我們已經建立起一套成熟的技術體系。以「先知」、「先覺」為代表的解決方案，能夠準確識別文本中的錯別字、不規範名詞、敏感詞及其變體（如諧音、形近字、拆字組合等），並結合語義分析，對明顯的敏感信息和規範性問題進行攔截。這套體系為政府網站、新聞媒體等專業生產內容（PGC）提供了基礎的安全保障。
隨着大型生成式語言模型的廣泛應用，內容安全的形勢也在發生變化。傳統的風險多為「顯性」，容易通過規則識別；而大模型生成的內容風險更多是「隱性」的，隱藏在看似合規的文本深處。這就要求我們的安全能力從表層的「合規校驗」向深層的「意圖洞察」擴展。這不僅涉及技術升級，也關係到企業運營、合規管理和社會責任。開普雲AIGC內容安全風控平台「鳩摩智」，以創新風控體系，為企業AI應用築牢安全防線。
一、AIGC內容安全：企業必須面對的問題
企業在廣泛使用大模型時，需要全面認識其帶來的各類風險。這些風險已超出技術層面，成為企業戰略中需要重視的部分。
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商業聲譽風險
大模型生成內容的安全問題可能突然發生，並快速傳播。如果模型輸出涉及政治敏感、社會偏見、虛假信息或違背倫理的內容，容易引發負面輿論。實際案例顯示，企業因AI模型生成不當內容，導致公衆信任下降，進而影響公司市場表現。 這不僅帶來公關成本，也可能對企業品牌和長期價值造成影響。
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政策合規要求
隨着生成式人工智能技術的發展，相關監管措施正在不斷完善。在我國，網信辦等部門已發布相關管理辦法，並對已備案的大模型服務進行定期安全評估和內容審核。審核重點在於模型輸出是否符合法律法規和社會主義核心價值觀，以及是否具備有效的安全措施。這意味着，如果企業缺乏內容安全能力，其AI產品和業務模式可能面臨合規風險。因此，AIGC安全能力已成為業務開展的基本前提。
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技術濫用防範
缺乏有效安全防護的大模型容易被用於批量生成虛假信息、網絡謠言或煽動性內容，甚至可能被用於意識形態滲透。這不僅干擾網絡秩序，也可能影響社會穩定。因此，保障大模型輸出 內容的安全和合規，是技術提供方和應用方需要承擔的企業責任和法律義務。
二、AIGC內容風險的主要類型
大模型的內容風險源於其生成方式和語義理解能力，使其表現出不同於傳統風險的特點。
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價值觀偏差風險
這是AIGC內容中影響較大的一類風險。它指的是模型在價值判斷上出現持續性的、系統性的偏差。產生原因可能來自訓練數據中的偏見、標註過程的主觀影響，或是在交互中被惡意引導。
常見情況主要包括：生成歪曲歷史事件或人物的內容（歷史觀偏差），在涉及民族文化等內容時，表現出歧視或偏向（文化觀偏差），在討論政治制度或政策時，出現原則性錯誤（政治觀偏差）。
識別難點在於這類內容可能以客觀或學術形式呈現，邏輯看似合理，具有隱蔽性。傳統的關鍵詞或淺層語義檢測方法難以識別，需要藉助具備知識理解和深度推理能力的風控模型。
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關鍵領域的事實與政策錯誤
大模型普遍存在「幻覺」問題，即生成不準確的信息。「鳩摩智」平台主要關注那些涉及公共利益、社會穩定和國家安全的事實與政策領域。
重點關注在法律、法規及國家政策的解讀上出現關鍵錯誤；在領土、主權等國家核心利益問題上提供不實信息；在公共衛生、自然災害等公共安全信息上生成虛假內容。
對於不涉及上述重點領域的一般性知識錯誤，雖然也需要改進，但並非安全風控的優先事項。這樣可以集中資源處理風險更高的問題。
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語義僞裝的惡意內容
攻擊者利用大模型的語境理解能力，通過複雜的話術誘導模型生成有害內容。常見方式主要是攻擊者不直接提出違規請求，而是通過設定場景、角色扮演或邏輯框架，讓模型在遵循指令的過程中間接生成違規內容。
具體形式包括語境預設、角色扮演、文學化表達、間接影射等，識別挑戰在於此類內容的輸入和輸出可能在字面上沒有敏感詞，但深層含義明確。防禦系統需要理解對話的深層意圖和上下文邏輯。
三、應對方案
針對大模型風險的隱蔽性和複雜性，開普雲的「鳩摩智」平台建立了 「全過程、全模態、人機協同」 的風控體系，保障AI內容安全。
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全過程監控
覆蓋內容生成的全流程。既檢查模型輸出，防止風險擴散；也監控用戶輸入，從源頭識別和攔截惡意誘導，實現提前防範。
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全模態覆蓋
支持文本、圖像、音頻、視頻等多種AIGC內容形式的安全管理。
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人機協同處理
結合機器的實時處理能力和人工對複雜情況的判斷，形成閉環，持續優化防禦效果。
AIGC技術正在快速融入各行業，成為數字經濟發展的重要部分。確保其應用的安全、可靠和合規，是推動技術健康發展的基礎。面對從顯性風險到隱性風險的變化，我們需要將防禦環節提前，拓展風控維度，結合人機優勢。我們希望為企業和開發者提供一個可靠的安全基礎，幫助他們在合規的前提下，更好地利用大模型的創新能力，推動生成式人工智能穩步發展。