企業(yè)要接入 DeepSeek 等大模型，應(yīng)當(dāng)注意哪些風(fēng)控問題？

DeepSeek 的熱潮，從春節(jié)一直持續(xù)到現(xiàn)在，一浪接一浪。最開始是科技媒體和自媒體，對于 DeepSeek 展開討論，而現(xiàn)在湊風(fēng)口的，則是眾多企業(yè)，紛紛宣布接入了 DeepSeek，就連國民級應(yīng)用微信，以及競爭對手文心一言和騰訊元寶，也紛紛宣布在自家大模型的軟件里，接入了 DeepSeek 。

AI 的發(fā)展勢不可擋，AI 革命正在如火如荼，很多企業(yè)都有接入大模型產(chǎn)品，提升內(nèi)部效率或者產(chǎn)品體驗的意愿和需求。但是，企業(yè)使用大模型不同于個人，要考慮商業(yè)機(jī)密、業(yè)務(wù)安全等等諸多問題。

本文，我們就徹底厘清楚，企業(yè)要接入大模型，應(yīng)當(dāng)注意哪些風(fēng)控問題。這不是一篇技術(shù)文章，而是更多的從經(jīng)營和業(yè)務(wù)視角，用相對通俗的語言，識別出企業(yè)在實際落地 AI 過程中，不可忽視的 AI 風(fēng)險。

文：亨亨（xiaozidaheng）

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接入大模型，會面臨哪些潛在風(fēng)險

在研究大模型的風(fēng)控問題前，我們首先要明確，企業(yè)接入大模型，都有哪幾種方式。

我在《》一文中專門寫過，不論是 DeepSeek，還是其他大模型，企業(yè)能夠接入的方式，一般就是以下 5 種，這張表格總結(jié)了各種方式的優(yōu)劣勢。

在不同的接入方式里，由于部署方法和使用方式的不同，所包含的風(fēng)控點也不同。

個人直接使用平臺功能，和通過智能體平臺搭建 Agent，這兩種方式，由于是公用平臺，因此數(shù)據(jù)保密等級最低，作為個人工作的 Copilot（副駕駛、助理），沒太多問題，但如果要把企業(yè)的機(jī)密信息傳入，就容易產(chǎn)生信息泄漏。

API 調(diào)用、私有化本地部署、通過云服務(wù)商間接部署，這三種方式，一方面涉及到對大模型的調(diào)整和訓(xùn)練，另一方面也涉及到模型輸出內(nèi)容會公開，所以涉及到比較多的風(fēng)險，比如訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)、權(quán)限控制、輸出內(nèi)容審查等。

具體的風(fēng)險類型和處理方法，我們在下文詳細(xì)展開。

如何進(jìn)行 AI 大模型的企業(yè)風(fēng)控

根據(jù) AI 的使用者與 AI 大模型產(chǎn)生交互的時機(jī)，我們把企業(yè)接入大模型的風(fēng)險，分成三個階段：傳入模型時風(fēng)控、模型處理中風(fēng)控、模型輸出時風(fēng)控。

傳入模型時風(fēng)控

這一階段，是信息進(jìn)入大模型的入口階段，日常的 AI 問答不會有問題，最大的風(fēng)險，就是業(yè)務(wù)敏感信息泄漏和數(shù)據(jù)合規(guī)。

風(fēng)險點一：數(shù)據(jù)安全風(fēng)險（保密數(shù)據(jù)、隱私數(shù)據(jù)）。

在實際工作中，會因為業(yè)務(wù)需要，把實際業(yè)務(wù)的真實數(shù)據(jù)、或者重要的商業(yè)機(jī)密發(fā)送給 AI，在這個過程中，很容易將公司的核心機(jī)密流傳出去。

例如 AI 能力的提供方（不一定是大模型的研發(fā)公司，也有可能是提供 AI 服務(wù)的第三方等）可以查看到用戶與 AI 對話的內(nèi)容；或者 AI 在接收到信息后，內(nèi)化于自己的數(shù)據(jù)庫，在與另外的用戶對話時，將信息泄漏；又或者“偽本地化”部署方案中，若接口加密不完善，攻擊者可通過逆向工程竊取傳輸中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

解決方法就在于對于數(shù)據(jù)安全的重視，主要是 2 個：

1.針對保密數(shù)據(jù)和隱私數(shù)據(jù)，在底層的表結(jié)構(gòu)上，就做好權(quán)限控制。基本原則是「最小權(quán)限原則」，即限制數(shù)據(jù)可訪問的范圍和保密等級，例如一些敏感數(shù)據(jù)，只有達(dá)到一定權(quán)限的人才能增刪查改，其他人不能訪問，從數(shù)據(jù)獲取的源頭上，就做好把關(guān)。

2.加強(qiáng)公司成員保密意識，在使用 AI 時，對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理。AI 的運行過程中，如果必須使用某些數(shù)據(jù)，那么就應(yīng)當(dāng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，比如 AI 大模型在調(diào)用用戶數(shù)據(jù)表時，提前將用戶的身份證號和手機(jī)號，進(jìn)行模糊化處理。

風(fēng)險點二：訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險

除了數(shù)據(jù)保密的風(fēng)險，企業(yè)還得多關(guān)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合規(guī)性。什么意思呢？就是拿來訓(xùn)練大模型的數(shù)據(jù)，必須得合法合規(guī)，不能踩法律的紅線。尤其是隱私保護(hù)和知識產(chǎn)權(quán)，稍微不注意，就可能讓公司在法律框架內(nèi)觸及紅線。如果某些數(shù)據(jù)只是拿來訓(xùn)練，不會對外提供服務(wù)，那么訓(xùn)練過程中，要做好數(shù)據(jù)生命周期的管理工作，及時銷毀使用完的數(shù)據(jù)。

同時，數(shù)據(jù)的質(zhì)量把控也得過硬，這是為了大模型的品質(zhì)考慮，這很好理解，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量過差，大模型的水平自然也不會好。

模型處理中風(fēng)控

模型處理中的風(fēng)控問題較多，某種程度上，也不僅僅是技術(shù)上的風(fēng)控問題，也是企業(yè)內(nèi)控的一些要求。在這個階段，需要關(guān)注的風(fēng)控問題主要有 5 個。

風(fēng)險點一：模型倫理風(fēng)控

因為 AI 訓(xùn)練的過程，大多是黑盒，很多時候，我們并不知道 AI 在處理信息時，究竟是怎么一個“腦回路”，所以大模型往往會搞出一些科技倫理問題。模型倫理這塊兒，主要是別讓 AI“學(xué)壞了”。

比如招聘場景下，AI 可能因為歷史數(shù)據(jù)男性偏多，因此在進(jìn)行處理時，形成對女性的偏見；或者由于網(wǎng)絡(luò)上對于某個人群的過度歧視，導(dǎo)致 AI 進(jìn)一步加強(qiáng)這種歧視。

所以在模型訓(xùn)練中，企業(yè)必須得用多樣化的數(shù)據(jù)，把偏見扳回來，還需要在產(chǎn)品研發(fā)流程上，增加一些倫理審核流程，別讓模型做出違背道德倫理和科技倫理的行為。畢竟，誰也不想自家 AI 變成“道德滑坡”的典型吧……

風(fēng)險點二：模型可解釋性

模型可解釋性，通俗點講，就是得搞清楚模型為什么這么決定。

大模型的訓(xùn)練與使用過程，我們已經(jīng)非常熟悉：將問題和需求告知 AI，AI 自行處理后返回結(jié)果，這個結(jié)果可能是符合常理的，也有可能是完全意想不到的。這種不可控性，對于大多數(shù)場景而言，都是無害的，甚至能通過天馬行空的想象，挖掘出不一樣的靈感。

但是，有一些場景，AI 的不可控性，反而會成為掣肘，如果讓模型黑盒跑，誰也不知道它怎么想的，那出了錯，都沒法向用戶解釋，嚴(yán)重一點，監(jiān)管也會找上門。

而且，光和 AI 聊天，還只是算是初步應(yīng)用，要想讓 AI 能夠大規(guī)模釋放生產(chǎn)力，還是得讓 AI 進(jìn)入到工作流程中。比如金融方案、醫(yī)療推薦，AI 產(chǎn)生一個答案，那產(chǎn)出的過程中，因為什么？參考了什么？邏輯是什么？理由是什么？怎么推理出這個答案？這些問題，都需要能夠有理有據(jù)的擇出來，也就是大模型的推理結(jié)果，要有「可解釋性」。

可解釋性的保障，不僅僅要在模型嚴(yán)謹(jǐn)程度的參數(shù)上做調(diào)整，也要在產(chǎn)品流程上進(jìn)行介入。例如在產(chǎn)品流程上，強(qiáng)制性讓 AI 處理過程分為幾個步驟，并每個步驟強(qiáng)制性索引所有引用到的材料，或者在每個步驟，都設(shè)置監(jiān)控工具，確保出了問題，能查到根源。

風(fēng)險點三：行業(yè)合規(guī)要求

主要是特定行業(yè)和特定區(qū)域的合規(guī)要求，比如醫(yī)療行業(yè)的臨床要求、歐盟國家的 GDPR（歐盟跨境數(shù)據(jù)法規(guī)）等。

風(fēng)險點四：算力、成本、運維的內(nèi)控問題

尤其是私有部署的方案中，企業(yè)內(nèi)部能夠形成“成本陷阱”的地方特別多，因此，企業(yè)在內(nèi)部制度上，要做好企業(yè)內(nèi)控和技術(shù)方案的選擇。

大模型的訓(xùn)練，所需要的算力，是非常大的成本，即使是采用公有云的部署方案，花費也不低。因此，選擇怎樣的技術(shù)實現(xiàn)方案，性價比更高？哪個云服務(wù)的配套，更有優(yōu)勢？算力是否有閑置，算力采購過程中是否有舞弊？這些都能看作是大模型部署的內(nèi)控關(guān)注點，不要稀里糊涂的把錢燒出去。

風(fēng)險點五：模型失效與性能退化

是的，模型也是會退化的。

大模型部署完成后，并非一勞永逸，即使不考慮新模型對舊模型的超越，單就同一個模型來看，也存在性能退化的問題，時間長了可能就“老化”了。

這種老化，一般是由于數(shù)據(jù)分布漂移、數(shù)據(jù)循環(huán)污染等原因造成。數(shù)據(jù)分布漂移就是，現(xiàn)實世界的情況會隨著時間變化，但模型中的數(shù)據(jù)不會，就會產(chǎn)生偏差（比如 20 世紀(jì)的某些政策并不能套用到 21 世紀(jì)）。數(shù)據(jù)循環(huán)污染是大模型與大量用戶對話后，被拉低了數(shù)據(jù)質(zhì)量，導(dǎo)致模型的繭房加劇，偏差加大。

所以在應(yīng)對模型失效與退化上，監(jiān)控和預(yù)警機(jī)制、數(shù)據(jù)更新和再訓(xùn)練的策略、數(shù)據(jù)容災(zāi)與回滾機(jī)制等措施，都很重要。同時，在組織與流程上的保障也是要考慮的，比如專門的團(tuán)隊和 SOP，來對模型的實際表現(xiàn)，進(jìn)行定量和定性的監(jiān)控。

模型輸出時風(fēng)控

這個過程比較容易理解，就是對于模型輸出的內(nèi)容，本身也需要進(jìn)行一定的篩選和過濾，以便符合內(nèi)容合規(guī)的要求。這部分的內(nèi)容風(fēng)控，本質(zhì)上與社交媒體發(fā)布信息時間的風(fēng)控，是類似的。

針對這部分的內(nèi)容風(fēng)控，我之前針對小紅書平臺的內(nèi)容風(fēng)控策略，寫過一系列長文，可以在此用作參考（《》，公號「產(chǎn)品變量」，作者：亨亨，V：xiaozidaheng）。

輸出階段，傳統(tǒng)的信息合規(guī)要注意：

1.政策層面的內(nèi)容合規(guī)，要符合監(jiān)管的要求。 2.社區(qū)氛圍的良性導(dǎo)向，如謾罵、隱私等。 3.社區(qū)用戶安全的保證。 亨哼，公眾號：產(chǎn)品變量

這部分現(xiàn)有的解法都非常成熟，機(jī)器學(xué)習(xí)+人工審核的配套方案，基本上不會出現(xiàn)問題。

AI 場景中，還需要額外注意一個“AI 幻覺”的問題。目前的大模型，或多或少都有這個毛病，愛“胡說八道”，比如編個不存在的事實，或者胡扯一個數(shù)據(jù)來源。所以在某些嚴(yán)肅場景下的業(yè)務(wù)，企業(yè)要在輸出檢查上，多做幾道驗證。

總結(jié)：風(fēng)控是為了更好的創(chuàng)新

接入大模型，能給企業(yè)帶來效率和創(chuàng)新，但風(fēng)險也不少。從傳入模型時的數(shù)據(jù)保密和合規(guī)，到處理中的可解釋性、倫理、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、成本控制和性能維護(hù)，再到輸出時的內(nèi)容審查和減少幻覺，企業(yè)得全盤考慮，步步為營。

怎么管好這些風(fēng)險？需要有一個完整的 AI 治理框架，數(shù)據(jù)得管嚴(yán)、合規(guī)得做足、模型得選對、部署得合理，并且隨時優(yōu)化。只要把這些風(fēng)控點掐住了，企業(yè)才能放心用 AI，既安全又高效。

文/亨亨（先鋒創(chuàng)業(yè)者、產(chǎn)品人）

微信：xiaozidaheng

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