天御 AIGC 内容安全：全链路风控与合规识别方案

第一章：AIGC 场景下的新型风控挑战

传统内容安全体系在面对生成式 AI 时，面临识别维度与响应速度的结构性瓶颈：

• 新型风险占比高： AIGC 场景下的非常识性风险占比达 20%，涵盖虚假信息、内容侵权、诱导风险及个人隐私泄露等，传统规则库难以覆盖。
• 实时精准度要求： 由于 AIGC 应用多处于实时交互场景，对识别准确率要求极高，需在传统审核基础上进一步细化类型，实现毫秒级响应。
• 内容适当性责任： 平台不仅需履行审核责任，还需对生成内容的“适当性”负责，要求对高风险内容提供客观、准确的回应，而非简单拦截。
• 舆情发酵不可控： 面对 AIGC 生成的未知传播风险，企业需在舆情大面积发酵前完成风险内容的发现与补救。

第二章：全栈式安全产品图谱与服务体系

腾讯天御提供覆盖大模型全生命周期的 AIGC 内容安全解决方案，通过“专家服务+数据服务+机审服务”三层架构，解决合规难题：

• 专家服务： 提供风险场景定义、安全体系建设指导及安全检测评估，并持续对 AIGC 安全能力进行实际样本评估。
• 数据服务：
  • 风险语料库服务： 提供基础风险识别数据支撑。
  • AI 问答增强服务： 辅助大模型输出实时及垂类（新闻、教育、医疗）信息，确保回复符合主流价值观。
• 版权与机审服务：
  • 版权服务： 提供语料版权检测、暗水印校验及版权隐私识别。
  • 机审服务： 覆盖输入内容合规检测与输出内容价值观检测。
  • CEM 服务： 针对业务传播风险进行实时监测。

第三章：核心引擎效能与技术指标

方案通过技术升级，在识别精度与输出控制上实现量化提升：

• 双层识别框架： 采用“先分类后精细”的两层识别框架，专门针对虚假内容、正负向区分、指令攻击、机器生成内容进行精准识别。
• 价值观对齐： 针对社会事件与敏感问题，通过 AI 问答增强产品辅助大模型输出正能量且不失公允的回复内容。
• 垂直领域支撑： 依托腾讯云海量数据，支持实时信息更新与垂直领域（如医疗、教育）的内容输出辅助。
• 全链路版权保护： 利用数字水印技术实现 AIGC 内容的暗水印防盗溯源与区块链即时存证，并提供全网版权自查。

第四章：客户落地实践

案例一：AI 写作软件的长文本合规审核

• 场景： 客户开发 AI 写作软件，需针对 AIGC 文本内容进行合规审核，并定制长文本审核能力。
• 实施：
  1. 拦截大模型不正确指令语句（如代码攻击、信息安全劫持等）。
  2. 识别拜金主义、性别/职业/相貌歧视、自杀自残等负向价值观问题。
• 价值： 实现了对生成内容的深度合规把控，降低了法律风险。

案例二：AIGC 图片生成的版权侵权审核

• 场景： 客户运用 AIGC 生成图片，面临侵犯 IP 或图片版权的风险。
• 实施：
  1. 通过文字版权初筛与图片版权库进行比对，判定侵权风险。
  2. 对命中文字版权库的语音进行直接过滤，禁止侵权图片生成。
• 价值： 在生成源头阻断了版权侵权风险，避免了潜在的法律纠纷。

第五章：腾讯技术积累与差异化优势

选择天御 AIGC 内容安全解决方案，核心在于其基于腾讯生态的技术确定性与全链路能力：

• 技术确定性： 依托腾讯在内容领域领先的数字水印技术与海量数据积累，确保识别引擎在虚假信息识别与垂直领域信息输出上的准确性。
• 全链路覆盖： 区别于单一审核工具，方案覆盖从“LLM 风险评估”到“线上风险把控”的全生命周期，包括区块链存证与全网舆情监测。
• 合规深度： 不仅解决“能不能发”的问题，更通过问答增强解决“怎么回”的适当性难题，帮助企业在合规基础上提升业务质量。

数据来源：腾讯云天御 AIGC 内容安全解决方案产品文档