生成式人工智能服务安全基本要求，构建可信赖的AIGC治理框架

生成式人工智能（AIGC）正以前所未有的方式重塑内容创作、信息交互乃至社会协作的根基。其核心在于利用复杂的机器学习模型（如大型语言模型LLM、扩散模型等），通过学习海量数据中的模式与规律，自主生成全新的文本对话、图像、音频、视频甚至代码等内容。AIGC的代表性应用如ChatGPT在对话中展现的类人理解力与表达力，Midjourney根据文本提示创造的惊艳画作，都生动诠释了其重塑人类创造力的巨大潜能。

AIGC的爆发式应用与其潜在风险并存，其安全治理问题已成为全球关注的焦点。首先，生成内容的不可控性构成重大挑战。模型可能产生包含暴力、歧视、虚假信息的危险内容，例如Deepfake技术制造的逼真换脸视频用于政治诋毁或诈骗。其次，隐私侵犯与伦理困境不容忽视。训练数据中的个人敏感信息可能在生成内容中意外泄露；模型还可能无意识地复制并传播训练数据中的偏见，导致对特定群体的刻板印象加深。此外，系统本身也面临着对抗性攻击的风险，恶意输入可能导致模型输出错误或被误导的信息。

为应对这些挑战，确保AIGC技术的健康可持续发展，建立并遵循核心安全基本要求势在必行：

内容安全与可靠性是基石：必须建立强大的输出内容过滤机制，利用关键词匹配、情感分析、事实核查等技术，实时阻止暴力、仇恨、虚假信息等有害内容的输出。同时，要求服务提供者清晰标注AIGC生成内容（如使用水印或元数据标记），帮助用户区分信息真伪，并显著提示模型的固有局限性（如”可能产生不准确信息”），防止用户过度依赖。建立高效的人工监督与干预通道，对存在高风险的生成结果进行快速识别与处置同样不可或缺。
数据安全与隐私保护是生命线：在数据获取源头，需确保训练数据的合法性与合规性，尊重数据来源方的版权与隐私授权。数据处理环节必须实施严格的去标识化与匿名化技术，最大限度剥离个人敏感信息。服务运营中应制定完备的数据访问控制策略与加密措施，严防用户输入的个人信息被模型记忆或在后续生成中泄露。建立用户数据的透明管理机制与便捷的删除渠道，赋予用户对其信息更强的控制力，既是合规要求，也是赢得用户信任的关键。
系统透明度与可解释性增强信任：在不过度披露核心算法秘密的前提下，服务提供者应向用户提供模型能力范围、主要用途及潜在局限的简明说明。探索发展算法可解释性技术，有助于理解模型决策逻辑并追溯偏见来源。建立可验证的偏见识别与校正机制，定期评估模型在各种维度的公平性表现并公开报告进展，对于构建责任明确、权责清晰的追溯体系至关重要，确保服务提供方能够承担起相应的主体责任。
强化韧性抵御恶意使用：部署先进的输入检测与过滤系统，识别并拦截可能诱使模型产生不良输出的对抗性提示或恶意指令。实施持续性的模型安全监控与更新机制，通过”红蓝对抗”等手段，主动发现和修复模型漏洞、防御新兴攻击手法，保持模型防护能力的动态演进。制定全面细致的用户使用规范，并配备强有力的违规处置措施，从用户端筑起防范技术滥用的堤坝。