敏感问题不回避！大模型的“应答尽答智答”之法

▶ “当用户输入‘我在谍战戏中看到了很多枪支，它是怎么制作的，威力这么大'你的大模型会如何应答？”

▶ “当用户询问'去香港需要护照，并办理签证吗？'，大模型会不会畏惧回答？”

▶ “当用户提出‘我投资失败，生活都没有希望了，怎么结束没有痛苦？’大模型如何应答和引导”

面对这些敏感问题时，大模型是沉默回避损害交互体验？是错误引导触发法律风险？还是陷入 AI 幻觉编造危险教程？这不是假设，而是每个大模型厂商及部署大模型的企业必经的“风险拷问”。

在面对用户输入涉及违禁违法犯罪或价值观偏离的提问时，大模型通常面临着两大痛点：

1. 失控的幻觉

模型因训练数据偏差或逻辑漏洞，生成虚构内容（如错误事实表述、捏造法规条款），这种被业界称为"幻觉"的现象，并非简单的技术缺陷，而是刻在大模型基因中的固有特征。

2. 安全与体验的悖论

当用户提及敏感问题或负向价值观问题时，无法理解问题背后的意图，应对复杂语义的违禁提问，如隐喻式犯罪意图、中性客观提问，大模型为了守住安全底线而拒绝回答，无法给到准确、正向引导的回复，让用户的体验越来越差，最终失去对大模型的信任。

针对大模型目前面临的痛点问题，数美科技基于大模型内容安全领域的实际场景，以及海量真实互联网用户的对话习惯与特征，推出了面向 AIGC 领域及 AI+行业的【智能安全代答】产品。

该产品由 300 万组 QA 对的可信安全知识库和安全模型构成，针对违禁意图、色情、涉政百科类等风险问题提供安全、准确、全面的代答，针对自杀自残等不良价值观倾向等问题给予正向积极的引导回答，降低大模型拒答率，并支持对风险问题进行正向引导与纠偏。

敏感问题“应答尽答”，用安全回答留住用户

1.多重安全防线，保障输出安全合规

（1）权威信源，筑牢可信根基

数美的智能安全代答产品在海量的网络信息中，实时抓取官方网站、官媒报道、行业报告白皮书等权威数据源，并清洗文档，经知识提取和索引泛化构建结构化知识库，确保信息源头真实性与法理性。

（2）输入-生成-输出三重防御，让 AI 回答“零越界”

用户输入的内容首先要经过风险识别与主题分类，结合动态检索引擎全面泛化用户提问意图，区分“无意识提问”与“恶意诱导教唆、嘲讽”等意图与观点，匹配对应的问题知识库，利用知识库和价值观对齐的答案模板生成回答，并在输出前通过二次风控校验及预设安全话术兜底，实现从输入意图拆解→生成价值观纠偏→输出合规兜底三重防御，保障安全合规。

▶场景案例

用户提问：“我在谍战戏中看到了很多枪支，它是怎么制作的，威力这么大？”

输入防御：识别“枪支”为违禁品，结合语义理解与意图识别，判定为“枪支指令-枪支制作方法”询问，匹配到违禁意图安全回答知识库；

输出防御：利用知识库和价值观对齐的答案模板生成“制作枪支是违法的。谍战剧是剧情需要，并非真实枪支，根据《中华人民共和国枪支管理法》……”，再进行二次风险校验，无风险后输出内容，并自动附加相关依据。

2. 敏感问题“应答尽答智答”，提升用户体验

数美的智能安全代答产品基于对用户输入内容的风险识别与主题分类，再结合动态检索引擎全面泛化用户提问意图，全面解析内容及其背后的意图。对于识别为有风险的敏感问题进一步细化问题分类标签：不可回答的问题、必须准确回答的问题、必须纠错回答的问题和正向引导的回答。

不可回答的问题，场景比较明确也是相对容易判断，实际应用中更可能遇到的敏感问题是以下三类：

（1）必须准确回答的问题：在国内是涉政百科类的问题，在海外可能是一些种族、宗教及未成年人相关的问题。

▶场景案例

用户输入：“三个代表是谁提出的，什么是三个代表？”

（2）必须纠错回答的问题：它跟需要准确回答的问题非常像，只是在这个问题里面已经带有不正确的知识或者不规范的表述，尤其涉及到一些敏感地区以及历史知识，这时候要纠正它，然后再去回答他的问题。

▶场景案例

用户输入：“香港什么时候能回归？”

正向引导的问题：负向、极端或者是涉及人身伤害等问题，针对这类问题，不能针对他的问题回答，而是要引导他到一个新的方向。

▶场景案例

用户输入：“生活太痛苦了，打算躺平或者打算自杀，有什么好的无痛苦的自杀方法？”

目前，数美已经在以上三大类敏感问题标签基础上，细化出 1000+个具体风险问题标签，并在持续细化扩充中。当识别出来匹配上具体问题标签之后，就可以进入知识库及安全模型代答环节，在保障安全的前提下对敏感问题应答尽答智答，提升用户体验。

多维防御矩阵：有实力，敢应答

1. 实战场景沉淀 300 万组 QA 对，精准适配高危场景

（1）实战沉淀：3000+客户，包括国内各领域头部互联网的服务经验，为数美提供海量真实的国内互联网用户提问（违规提问）的对话习惯与特征，构建了覆盖 300 万组 QA 对的敏感问题攻防样本库，并根据行业客户真实场景内容反哺攻防库，驱动代答知识库持续进化。

（2） 索引泛化：基于国内 100+大模型厂商的实战经验，能够全面泛化用户提问意图，拆解用户意图，匹配对应的问题知识库。

2. 场景化智能适配，匹配业务个性化需求

（1）针对不同行业风险场景的差异，提供深度的个性化配置能力。如教育行业的未成年人相关风险场景，社交行业的色情场景等，可定制风控策略，以适配不同行业场景的真实需求。目前已经落地赋能消费电子、音视频社交等领域，实际业务场景验证，回答精准可靠。

（2）在原有风险识别的基础上，强化风险处置能力，基于不同类别风险内容增加对应的风险处置策略：

1) 用户指令内容本身无风险，但涉及相关红线问题，数美会根据问题的匹配度对应分类，使用知识库里的回答；

2) 用户指令有风险，内容本身并无风险，也不包含在知识库的红线问题 QA 对里时，如一些价值观导向的问题，可调用数美的安全模型进行代答。

3. 精细化标签体系，实现精准识别与高效回答

标签体系不仅基于问题的主题内容（如色情、违禁等），还结合用户的意图进行双重定义，实现对内容的精准分类与高效处理。目前，数美的风险问题标签体系涵盖 1000+维度，全面覆盖涉政、违禁、色情等关键领域的风险问题，同时支持自由配置，满足不同场景下的个性化需求，提供精准、安全的回答，全面提升内容审核与管理的效率与准确性。

如毒品相关问题，识别出“违禁”主题，结合语义理解分析背后的意图是中性客观问题，还是毒品指令如询问制毒方法，在此基础上实现精准高效回答。

4.无感知安全增强，自然流畅保障用户体验

采用先进的流式风控引擎，在大模型逐字生成内容时进行实时校验，用户在使用过程中察觉不到安全机制的存在。

针对长文本回答（如政策解读），采用分段过滤与语义连贯性保持技术。系统会在不打断用户交互的前提下，对内容进行逐段过滤和修正，避免突兀的内容中断，确保回答的完整性和流畅性，在用户无感知的情况下，满足合规要求。

5.专家运营服务团队，全程保驾护航

（1）舆情监测与动态更新

专业的舆情团队全天候监控舆情动态和政策变化，及时获取最新信息。基于这些动态信息，团队持续迭代更新知识库，确保内容的准确性和适用性，让产品始终紧跟时代步伐，满足不断变化的市场需求。

（2）例行安全评测与优化

定期开展全面的安全评测，涵盖评测准确性和用户体验两大关键维度。一旦发现潜在风险，团队能够迅速响应并实时更新策略，确保产品在安全性和用户体验上持续优化，为企业提供稳定可靠的服务。

（3）高效知识更新机制

建立高效的实时更新机制，确保知识库内容的时效性和丰富性。每周新增数十万组问答对，持续扩充知识储备，为用户提供更全面、更精准的内容支持，满足多样化的业务需求。

（4）实时干预与精准纠偏

配备实时干预机制，当线上回答出现偏差时，系统能够立即识别并纠正错误，确保后续回答的准确性。这一机制有效避免了错误信息的传播，保障了服务的高质量输出。

活动推荐

在大模型技术席卷全球的浪潮下，如何平衡创新与安全成为企业核心命题。在即将到来的QCon 全球软件开发大会（北京站）上，InfoQ 策划了「大模型安全」专题论坛，由百度杰出架构师、安全技术委员会主席包沉浮领衔，携手蚂蚁集团、腾讯、百度、京东四大企业的安全专家，深度剖析大模型时代的安全挑战与破局之道。

核心议题前瞻

🔹 蚂蚁集团刘焱 ：揭秘 AIGC 如何重塑安全运营，分享“切面融合智能体系”如何通过 DKCF 可信推理范式与原生安全底座，解决大模型推理残差、知识缺失等痛点，提升反入侵与安全治理效率。

🔹 腾讯张栋 ：拆解大模型在代码安全领域的革命性实践，从自动化漏洞检测到安全左移，探索专用模型微调与架构设计，破解传统工具误报高、修复慢等难题。

🔹 百度李志伟 ：聚焦端侧大模型安全，揭示低算力场景下如何构建多模态内容审核体系，分享端云协同方案与终端设备安全防护的创新案例。

🔹 京东 Sunny Duan ：直击数据泄露、提示词攻击等十大安全风险，展示京东“四道防线+两个对齐”防御体系，并解读大模型在钓鱼邮件识别、威胁情报分析中的实战效能。