基于双层风控引擎的 AIGC 全生命周期内容安全管理实践

应对 AIGC 实时交互中的非常识性风险激增

在生成式 AI 技术快速落地的过程中，企业内容安全面临从传统静态审核向动态实时防范的战略困境。当前业务场景中，理想的精准审核与现实中未知的生成风险之间存在显著差距，核心痛点聚焦于以下维度：

• 非常识性风险激增： AIGC 场景下的非常识性风险占比达 20%（数据来源：腾讯云天御产品介绍），主要涵盖虚假信息、内容侵权、诱导风险、价值观偏离及个人隐私等问题。
• 高并发下的实时准确率瓶颈： AIGC 应用大多处于实时交互场景，要求在传统审核基础上进一步细化类型，以达到高精确率与实时响应。
• 价值观适当性与舆情发酵失控： 平台需对模型输出的客观性与恰当性负责，且面对生成内容的未知传播风险，极易陷入无法在大面积发酵前做相应补救的滞后困境。

部署覆盖大模型输入到输出的全栈合规产品线

针对全生命周期合规需求，天御构建了贯穿大模型业务（LLM风险评估、训练、输入风险识别、适当性输出、线上风险把控）的全栈式安全产品矩阵：

• 机审与数据服务： 提供风险语料库服务，实施输入内容合规检测与输出内容价值观检测。
• 版权与隐私服务： 部署语料版权检测、版权及隐私识别，并嵌入暗水印校验能力。
• AI 问答增强与 CEM 监控： 提供专家级风险场景定义与样本评估，并实施业务传播风险实时检测。

实现内容精准拦截与全链路版权确权

通过双层架构与增强模型，天御方案在业务侧有效改善了系统的合规处理效率与响应能力：

• 风险指令拦截率优化： 针对占比达 20% 的非常识性风险，拦截虚假内容、指令攻击与机器生成内容，实现正负向价值观的准确区分。
• 全链路确权与盗版溯源： 基于数字水印技术，实现 AIGC 生成内容的暗水印防盗溯源与区块链即时存证，支持全网版权自查及监测。
• 负向舆情即时熔断： 依托 AI 内容识别分析网民反馈与传播路径，掌握口碑动向，及时阻断未知风险的网络扩散。

AI写作长文本审核与图像生成版权保护落地

• AI 写作软件的长文本合规控制
  • 场景： 某客户开发 AI 写作软件，亟需针对 AIGC 文本进行合规审核，并定制长文本审核能力。
  • 解决动作： 成功拦截大模型不正确指令语句（如代码攻击、信息安全及劫持大模型回答等）；精准识别并过滤拜金主义、性别/职业/相貌歧视、自杀自残等负向价值观问题。
• AIGC 图像生成引擎的侵权阻断
  • 场景： 客户运用 AIGC 生成图片时易侵犯 IP 或图片版权，需引入前置图片版权审核。
  • 解决动作： 采用文字版权初筛与图片版权库比对双重机制，判定侵权风险；直接对命中文字版权库的语音进行过滤，从指令源头禁止侵权图片生成。

依托海量数据语料与双层识别架构建立风控壁垒

天御 AIGC 内容安全解决方案的技术领先性，建立在底层引擎架构升级与腾讯生态语料积累之上：

• 双层风险识别引擎： 采用“先分类、后精细”的两层识别框架，极大提升指令攻击与虚假内容判定的系统稳定性。
• 垂直领域问答增强输出： 依托腾讯海量的底层数据支撑，辅助大模型输出包含新闻事件、教育、医疗等垂直领域的实时准确信息。
• 主流价值观校准机制： 提供独立的 AI 问答增强产品，在复杂社会事件中辅助大模型给出正向且不失公允的回复，降低业务侧人工审核的介入成本。