一、 当前主流AI应用的内容风控手段对比
大前提：国内AI应用，须符合相关监管和法律法规要求。
1、相同点：①都在大模型内容输出上进行优化和纠偏，通过调整算法模型、设置人工标注标准等方式，降低算法偏见，提高内容的准确性与合规性。 ②都建立了用户惩罚机制，对违反规定的用户采取相应不同程度的处罚手段。
2、 不同点：差别主要体现在采用的技术模型和内容过滤的手段差异。
①chatGPT：基于Transformer架构，自然语言处理能力强。通过多语言数据训练实现敏感词过滤和语义识别。可能需加强在中文语境的理解，面对全球各国不同政策监管的考验，与相关机构展开合作应对未来的风控。
②DeepSeek：运用无监督学习与图神经网络技术，建立多维度风险识别模型，可实时监测异常。在专业领域的内容风控中表现较好。支持本地化部署，对隐私和数据安全要求较高的场景更有优势。
采用混合专家模型（MOE）中英双语优化，在国内语义理解具有优势。作为企业级应用，可与相关企业机构合作，共同制定风控标准。
③KIMI/豆包：多模态审核技术（文本、图像、语音）实施过滤敏感信息，如OCR技术用于涉密文件识别
二、 大模型纠偏
1、 增加人工复审机制；
2、 用户反馈；
3、 搭建并结合专业领域知识库，辅助判断；
4、在模型训练阶段接入意识形态等审核模块；
三、现有技术的局限性
1、机器审核能力仍需加强，如多模态能力、语义理解
2、可能会有误伤，造成用户误封
四、AI应用内容风控方面未来可加强的手段，从大方向可以分为：
1、加强技术创新与升级：不断迭代更新AI模型及自动识别能力，加大研发投入，以适应AI发展与应用的变化。
2、加强跨领域合作：加强如政府企业、科研机构等多方合作，共同研究和制定AI内容风控的标准和规范，促进不同行业间的经验交流，共同应对AI内容风控的挑战。
3、提升用户教育：加强用户对AI产品规范使用的教育和引导，减少用户误触风险进而封号的频率。
4、建立动态评估与调整机制，及时对风控策略进行优化。
ps：附部分平台协议—片段截图
*参考资料源：网络、AI应用及各平台官方公开信息
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