引 言
在数字内容管理方面，我们已经建立起一套成熟的技术体系。以“先知”、“先觉”为代表的解决方案，能够准确识别文本中的错别字、不规范名词、敏感词及其变体（如谐音、形近字、拆字组合等），并结合语义分析，对明显的敏感信息和规范性问题进行拦截。这套体系为政府网站、新闻媒体等专业生产内容（PGC）提供了基础的安全保障。
随着大型生成式语言模型的广泛应用，内容安全的形势也在发生变化。传统的风险多为“显性”，容易通过规则识别；而大模型生成的内容风险更多是“隐性”的，隐藏在看似合规的文本深处。这就要求我们的安全能力从表层的“合规校验”向深层的“意图洞察”扩展。这不仅涉及技术升级，也关系到企业运营、合规管理和社会责任。开普云AIGC内容安全风控平台“鸠摩智”，以创新风控体系，为企业AI应用筑牢安全防线。
一、AIGC内容安全：企业必须面对的问题
企业在广泛使用大模型时，需要全面认识其带来的各类风险。这些风险已超出技术层面，成为企业战略中需要重视的部分。
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商业声誉风险
大模型生成内容的安全问题可能突然发生，并快速传播。如果模型输出涉及政治敏感、社会偏见、虚假信息或违背伦理的内容，容易引发负面舆论。实际案例显示，企业因AI模型生成不当内容，导致公众信任下降，进而影响公司市场表现。 这不仅带来公关成本，也可能对企业品牌和长期价值造成影响。
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政策合规要求
随着生成式人工智能技术的发展，相关监管措施正在不断完善。在我国，网信办等部门已发布相关管理办法，并对已备案的大模型服务进行定期安全评估和内容审核。审核重点在于模型输出是否符合法律法规和社会主义核心价值观，以及是否具备有效的安全措施。这意味着，如果企业缺乏内容安全能力，其AI产品和业务模式可能面临合规风险。因此，AIGC安全能力已成为业务开展的基本前提。
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技术滥用防范
缺乏有效安全防护的大模型容易被用于批量生成虚假信息、网络谣言或煽动性内容，甚至可能被用于意识形态渗透。这不仅干扰网络秩序，也可能影响社会稳定。因此，保障大模型输出 内容的安全和合规，是技术提供方和应用方需要承担的企业责任和法律义务。
二、AIGC内容风险的主要类型
大模型的内容风险源于其生成方式和语义理解能力，使其表现出不同于传统风险的特点。
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价值观偏差风险
这是AIGC内容中影响较大的一类风险。它指的是模型在价值判断上出现持续性的、系统性的偏差。产生原因可能来自训练数据中的偏见、标注过程的主观影响，或是在交互中被恶意引导。
常见情况主要包括：生成歪曲历史事件或人物的内容（历史观偏差），在涉及民族文化等内容时，表现出歧视或偏向（文化观偏差），在讨论政治制度或政策时，出现原则性错误（政治观偏差）。
识别难点在于这类内容可能以客观或学术形式呈现，逻辑看似合理，具有隐蔽性。传统的关键词或浅层语义检测方法难以识别，需要借助具备知识理解和深度推理能力的风控模型。
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关键领域的事实与政策错误
大模型普遍存在“幻觉”问题，即生成不准确的信息。“鸠摩智”平台主要关注那些涉及公共利益、社会稳定和国家安全的事实与政策领域。
重点关注在法律、法规及国家政策的解读上出现关键错误；在领土、主权等国家核心利益问题上提供不实信息；在公共卫生、自然灾害等公共安全信息上生成虚假内容。
对于不涉及上述重点领域的一般性知识错误，虽然也需要改进，但并非安全风控的优先事项。这样可以集中资源处理风险更高的问题。
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语义伪装的恶意内容
攻击者利用大模型的语境理解能力，通过复杂的话术诱导模型生成有害内容。常见方式主要是攻击者不直接提出违规请求，而是通过设定场景、角色扮演或逻辑框架，让模型在遵循指令的过程中间接生成违规内容。
具体形式包括语境预设、角色扮演、文学化表达、间接影射等，识别挑战在于此类内容的输入和输出可能在字面上没有敏感词，但深层含义明确。防御系统需要理解对话的深层意图和上下文逻辑。
三、应对方案
针对大模型风险的隐蔽性和复杂性，开普云的“鸠摩智”平台建立了 “全过程、全模态、人机协同” 的风控体系，保障AI内容安全。
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全过程监控
覆盖内容生成的全流程。既检查模型输出，防止风险扩散；也监控用户输入，从源头识别和拦截恶意诱导，实现提前防范。
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全模态覆盖
支持文本、图像、音频、视频等多种AIGC内容形式的安全管理。
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人机协同处理
结合机器的实时处理能力和人工对复杂情况的判断，形成闭环，持续优化防御效果。
AIGC技术正在快速融入各行业，成为数字经济发展的重要部分。确保其应用的安全、可靠和合规，是推动技术健康发展的基础。面对从显性风险到隐性风险的变化，我们需要将防御环节提前，拓展风控维度，结合人机优势。我们希望为企业和开发者提供一个可靠的安全基础，帮助他们在合规的前提下，更好地利用大模型的创新能力，推动生成式人工智能稳步发展。