专家解读：AIGC业务应用安全问题亟待解决 软通动力AISE保驾护航
近年来，随着人工智能技术的快速发展，AI大模型在各个领域得到了广泛应用。然而，在应用过程中，AI大模型的安全问题也逐渐凸显出来，AI大模型自身机制带来模型泛化目前看尚无有效解决技术能力。为了合理利用AI大模型的强大推理和总结能力，加强AI大模型的通用能力和业务应用，急需解决以下几个方面的问题：
加强AI通用模型的行业垂直领域训练
当前，AI大模型的训练往往是基于海量的通用数据，这使得模型能够具备很高的泛化能力。然而，这也导致模型对于行业内部的特定知识、文化背景和价值观了解不足。因此，在AI大模型的训练过程中，应该加强行业垂直领域的训练，引入更多的专业知识和行业经验，提高模型对于特定领域的认知和理解能力。同时，也需要关注安全策略的融入，确保模型不会在涉及敏感信息的场景中产生不安全的内容。
业务应用产品应单独加上安全策略审核机制
基于AI大模型的应用产品在面向用户时，应该针对具体业务场景进行定制化的安全策略审核。例如，在智能客服系统中，可以设置针对用户提问的敏感词过滤机制，避免用户输入不当的词汇引发不良影响；在新闻资讯平台上，可以通过设置关键词过滤、内容分类等方式，避免出现涉及政治、宗教、种族等敏感话题的内容。这种安全策略审核机制不仅可以提高产品的用户体验，也能够有效避免不安全内容对于企业和用户造成的影响。
加强AIGC的合规性检验和安全审计
尽管AI大模型在文章生成方面已经具备了很强的能力，但是由于模型的训练数据和算法本身存在一定的局限性，因此在某些情况下可能会出现生成内容的不准确、不完整或者不连贯等问题。因此，我们需要加强AIGC产出内容和人工审核的有效机制结合。人工审核不仅可以对生成内容进行修正和优化，还可以根据具体场景和需求提出针对性的建议和反馈，帮助AI大模型不断优化和改进其生成能力。
在具体实施过程中，可以通过以下几个方面来实现AIGC产出内容和人工审核的有效机制结合：
1）建立有效的审核机制。模型审核及模型合规性检验是模型大面积推广应用的前提。以自动+人工的方式，围绕模型合规、合法、伦理、公序良俗等等展开评估和检验，全方位看护模型泛化过程中的安全边界，是AIGC时代的重要环节。
2）制定科学合理的审核流程。审核流程应该包括AIGC产出内容的收集、筛选、分类、评估和反馈等环节。在具体操作过程中，需要根据不同领域和场景的需求制定科学合理的审核标准和流程，确保审核结果的准确性和公正性。
3）建立反馈机制和模型优化机制。人工审核团队需要及时将审核结果和建议反馈给技术人员，帮助技术人员对AI大模型进行优化和改进。同时，技术人员也需要根据反馈结果对模型进行持续的优化和升级，提高模型的生成能力和安全性。
软通动力近期推出基于AI大模型的AISE平台，致力于软件工程效能提升，平台内嵌安全策略模块，有效解决企业内部应用的安全问题。
软通动力AISE应用市场
软通动力AISE应用市场支持私有化部署，在安全控制方面，基于AI大模型上专门进行安全与监控能力模块，解决企业级应用的安全问题。其特点为：
1、基于特定用户角色的专项安全配置策略，内置通用安全策略，同时开放企业用户自主化配置，灵活匹配企业自身安全特色要求。
2、输入端前置安全检查机制和输出端安全检查机制，多层安全检查更加保障AIGC产出安全合规。
免责声明：本文仅供参考，不构成投资建议。
广告