筑牢人工智能安全屏障：以創新實踐賦能大模型健康發展

近期，開源AI智能體OpenClaw引發的“養龍蝦”熱潮在社交平臺上迅速傳播，在展示出人工智能潛力的同時，也引發了業界對于大模型安全問題的廣泛關注。隨著大模型能力持續增強，其在復雜交互中的安全邊界問題逐漸顯現。在此背景下，以深知對話風控模型（以下簡稱“對話風控模型”）為代表的一批創新成果，正以更貼近實際應用的方式回應這些挑戰。

大模型浪潮下的安全挑戰

伴隨大模型技術的快速普及與應用，越來越多的企事業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，技術躍遷的背后，由大模型技術引發的安全風險問題亦日益凸顯。

面對大模型及相關應用帶來的新型安全挑戰，相關風險問題已在業內引發廣泛關注。多方公開信息顯示，部分開源AI智能體在默認或不當配置情況下存在較高安全風險，容易遭受網絡攻擊并導致敏感信息泄露。同時，在私有化部署場景中，一些服務器長期暴露在公網環境中，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。從實際應用情況來看，大模型安全問題已不再局限于傳統系統層面的漏洞，而是進一步延伸至大模型自身以及大模型應用層面的安全，包括提示詞注入、惡意誘導、隱蔽表達、敏感信息套取等，對現有安全機制提出了新的要求。

一種面向實際應用的安全實踐

彩智科技創始人、中國計算機學會(CCF)杰出會員徐劍軍帶領團隊提出“對話風控模型”，以解決大模型在嚴肅場景中的“幻覺”問題。他說：“幻覺是一個表面現象，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

據悉，“對話風控模型”采用組件化插入模式，可與原有基座大模型深度協同配合，相當于在基座大模型、應用智能體等大模型應用前端，增設了一道專業的安全“防火墻”。用戶所有訴求均先經過對話風控模型，由該模型基于自然語言上下文理解，對潛在風險進行快速識別，并可識別變體拼寫、諧音代稱等隱蔽表達形式，同時可針對風險問題提供安全代答服務。

對話風控模型工作流程示意圖

該對話風控模型主要由風險研判模型和安全代答模型構成。其中，風險研判模型負責完成對輸入的風險識別與分類，實現風險的主動發現、實時預警。安全代答模型則負責對識別出的重點關注類和隱藏條件預警類問題進行回應，按照“事實澄清－政策引用－正向引導”的三段式原則進行回應，兼顧風險防控與服務體驗。對于部分存在安全風險的提問，模型并非簡單拒答，而是根據風險研判結果，靈活觸發安全代答模式或攔截機制。當啟動安全代答模式時，模型將依托權威文件構建的動態更新知識庫提供回應，回復內容均可溯源至官方權威文件。

共筑AI安全防線，推動人工智能行穩致遠

構建面向人工智能時代的安全防護能力，是當前大模型應用過程中需要持續關注的重要問題之一。

從行業發展來看，對話風控模型所體現的，是一種外部化、低耦合的安全防護思路。通過技術解耦和API服務方式，研發團隊可以將更多精力放在模型性能提升和核心業務打磨上，減少安全模塊與業務邏輯相互牽制帶來的開發壓力。這種路徑有助于降低大模型研發與應用的綜合成本，也為專用領域大模型的安全落地提供了新的實踐參考。（作者：徐妍迪）