人工智能安全实践：以创新助推大模型健康有序发展
来源：互联网 2026-05-10 21:08:08近期，开源AI智能体OpenClaw引发的“养龙虾”热潮在社交平台上迅速传播，在展示出人工智能潜力的同时，也引发了业界对于大模型安全问题的广泛关注。随着大模型能力持续增强，其在复杂交互中的安全边界问题逐渐显现。在此背景下，以深知对话风控模型（以下简称“对话风控模型”）为代表的一批创新成果，正以更贴近
近期，开源AI智能体OpenClaw引发的“养龙虾”热潮在社交平台上迅速传播，在展示出人工智能潜力的同时，也引发了业界对于大模型安全问题的广泛关注。随着大模型能力持续增强，其在复杂交互中的安全边界问题逐渐显现。在此背景下，以深知对话风控模型（以下简称“对话风控模型”）为代表的一批创新成果，正以更贴近实际应用的方式回应这些挑战。
大模型浪潮下的安全挑战
大模型技术正以前所未有的速度普及，越来越多的企事业单位投身于私有化部署，希望在智能化转型中占据有利位置，从而提升核心竞争力。然而，技术狂奔的背后，由大模型自身和应用引发的新型安全风险，同样清晰地浮出水面。
这类挑战已经引发了业内的普遍担忧。公开信息显示，部分开源AI智能体在默认状态下防护薄弱，容易成为网络攻击的跳板，导致敏感信息泄露。再看私有化部署的现场，不少服务器长期暴露在公网，模型本身也未必坚固，整体安全防护存在明显的短板。问题的关键在于，大模型的安全威胁早已超越了传统系统漏洞的范畴，正快速延伸至模型内部及应用交互层面。提示词注入、恶意诱导、使用隐蔽表达进行敏感信息套取……这些新花样，对现有的安全机制提出了全新的、更复杂的考验。
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一种面向实际应用的安全实践
面对大模型在严肃场景中时常出现的“幻觉”问题，彩智科技创始人、中国计算机学会(CCF)杰出会员徐剑军带领团队提出了“对话风控模型”的解决方案。在他看来，幻觉只是表象，根本原因在于知识工程与大模型各自都存在能力边界。
徐剑军介绍可信知识模型
简单来说，“对话风控模型”采用了一种组件化插入的设计。它可以与原有的基座大模型深度协同，相当于在整个大模型应用的前端，增设了一道专业的智能“防火墙”。所有用户输入都会先经过这道关卡，由对话风控模型基于对上下文的理解，快速识别潜在风险。它的厉害之处在于，不仅能判断明显的有害信息，还能有效识别变体拼写、谐音代称这类经过伪装的隐蔽表达。识别之后，它还能提供安全代答服务，而非一堵了之。
对话风控模型工作流程示意图
这套模型主要由两大核心部分构成：风险研判模型与安全代答模型。风险研判模型负责冲锋在前，对输入内容进行识别与分类，实现风险的主动发现和实时预警。安全代答模型则负责跟进处理，针对识别出的高风险或隐蔽性问题，按照“事实澄清、政策引用、正向引导”的三段式原则进行回应，在守住安全底线的同时，尽量兼顾用户体验。这意味着，对于存在风险的提问，系统并非简单地拒绝回答，而是根据研判结果，灵活触发安全代答或直接拦截。当启用安全代答时，模型会从一个由权威文件构建、并动态更新的知识库中提取信息进行回复，确保每一条回应都有据可查，溯源自官方源头。
共筑AI安全防线，推动人工智能行稳致远
构建适配人工智能时代的新一代安全防护体系，无疑是大模型深入应用过程中必须持续攻克的核心议题。
从行业发展的视角看，对话风控模型揭示了一条可行的路径：采用外部化、低耦合的安全防护思路。通过技术解耦和API服务的方式，研发团队能够更专注于模型性能的提升与核心业务的打磨，避免安全模块与业务逻辑深度捆绑所带来的开发负担。这种模式不仅有助于降低大模型研发与应用的综合成本，也为那些面向金融、政务等专用领域的大模型安全、平稳落地，提供了一个值得参考的实践范本。
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