近期，開源AI智能體OpenClaw引發(fā)的“養(yǎng)龍蝦”熱潮在社交平臺上迅速傳播，在展示出星空人工智能潛力的同時，也引發(fā)了業(yè)界對于大模型安全問題的廣泛關(guān)注。隨著大模型能力持續(xù)增強，其在復(fù)雜交互中的安全邊界問題逐漸顯現(xiàn)。在此背景下，以深知對話風(fēng)控模型（以下簡稱“對話風(fēng)控模型”）為代表的一批創(chuàng)新成果，正以更貼近實際應(yīng)用的方式回應(yīng)這些挑戰(zhàn)。
大模型浪潮下的安全挑戰(zhàn)
伴隨大模型技術(shù)的快速普及與應(yīng)用，越來越多的企事業(yè)單位積極投身于大模型私有化部署，以期在智能化浪潮中搶占先機，提升核心競爭力。然而，技術(shù)躍遷的背后，由大模型技術(shù)引發(fā)的安全風(fēng)險問題亦日益凸顯。
面對大模型及相關(guān)應(yīng)用帶來的新型安全挑戰(zhàn)，相關(guān)風(fēng)險問題已在業(yè)內(nèi)引發(fā)廣泛關(guān)注。多方公開信息顯示，部分開源AI智能體在默認(rèn)或不當(dāng)配置情況下存在較高安全風(fēng)險，容易遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊并導(dǎo)致敏感信息泄露。同時，在私有化部署場景中，一些服務(wù)器長期暴露在公網(wǎng)環(huán)境中，模型本身也可能存在被攻擊的隱患，整體安全狀況仍有待進一步完善。從實際應(yīng)用情況來看，大模型安全問題已不再局限于傳統(tǒng)系統(tǒng)層面的漏洞，而是進一步延伸至大模型自身以及大模型應(yīng)用層面的安全，包括提示詞注入、惡意誘導(dǎo)、隱蔽表達、敏感信息套取等，對現(xiàn)有安全機制提出了新的要求。
一種面向?qū)嶋H應(yīng)用的安全實踐
彩智科技創(chuàng)始人、中國計算機學(xué)會(CCF)杰出會員徐劍軍帶領(lǐng)團隊提出“對話風(fēng)控模型”，以解決大模型在嚴(yán)肅場景中的“幻覺”問題。他說：“幻覺是一個表面現(xiàn)象，根本原因就是知識工程和大模型都有各自的邊界。”
徐劍軍介紹可信知識模型
據(jù)悉，“對話風(fēng)控模型”采用組件化插入模式，可與原有基座大模型深度協(xié)同配合，相當(dāng)于在基座大模型、應(yīng)用智能體等大模型應(yīng)用前端，增設(shè)了一道專業(yè)的安全“防火墻”。用戶所有訴求均先經(jīng)過對話風(fēng)控模型，由該模型基于自然語言上下文理解，對潛在風(fēng)險進行快速識別，并可識別變體拼寫、諧音代稱等隱蔽表達形式，同時可針對風(fēng)險問題提供安全代答服務(wù)。
對話風(fēng)控模型工作流程示意圖
該對話風(fēng)控模型主要由風(fēng)險研判模型和安全代答模型構(gòu)成。其中，風(fēng)險研判模型負(fù)責(zé)完成對輸入的風(fēng)險識別與分類，實現(xiàn)風(fēng)險的主動發(fā)現(xiàn)、實時預(yù)警。安全代答模型則負(fù)責(zé)對識別出的重點關(guān)注類和隱藏條件預(yù)警類問題進行回應(yīng)，按照“事實澄清－政策引用－正向引導(dǎo)”的三段式原則進行回應(yīng)，兼顧風(fēng)險防控與服務(wù)體驗。對于部分存在安全風(fēng)險的提問，模型并非簡單拒答，而是根據(jù)風(fēng)險研判結(jié)果，靈活觸發(fā)安全代答模式或攔截機制。當(dāng)啟動安全代答模式時，模型將依托權(quán)威文件構(gòu)建的動態(tài)更新知識庫提供回應(yīng)，回復(fù)內(nèi)容均可溯源至官方權(quán)威文件。
共筑AI安全防線，推動星空人工智能行穩(wěn)致遠
構(gòu)建面向星空人工智能時代的安全防護能力，是當(dāng)前大模型應(yīng)用過程中需要持續(xù)關(guān)注的重要問題之一。
從行業(yè)發(fā)展來看，對話風(fēng)控模型所體現(xiàn)的，是一種外部化、低耦合的安全防護思路。通過技術(shù)解耦和API服務(wù)方式，研發(fā)團隊可以將更多精力放在模型性能提升和核心業(yè)務(wù)打磨上，減少安全模塊與業(yè)務(wù)邏輯相互牽制帶來的開發(fā)壓力。這種路徑有助于降低大模型研發(fā)與應(yīng)用的綜合成本，也為專用領(lǐng)域大模型的安全落地提供了新的實踐參考。（作者：徐妍迪）
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