AI 内容安全审查：上线前必须做的过滤

张张老师64 阅读
#内容安全#审查#合规

AI 应用上线，内容安全是绕不开的：用户可能输入违规内容，模型也可能输出不该出现的内容。不做审查，轻则被投诉，重则直接关站。这篇讲我搭建的内容审查方案。

双重审查：

1. 输入审查（用户输入）。用户发给模型的内容，先过一遍：

  • 敏感词过滤（政治、色情、暴力、违法等敏感词库）
  • 链接检测（可疑链接、钓鱼链接）
  • 长度限制（超长输入本身可能是攻击）

2. 输出审查（模型输出）。模型生成的内容也要审：

  • 同样过敏感词过滤
  • 用审查模型（如 OpenAI moderation API 或开源审查模型）二次判断
  • 关键场景：检测到违规输出，替换为"该内容不符合规定"或直接拦截

实现方式：

关键词过滤（便宜快，作为第一道）：

Python
SENSITIVE_WORDS = [...] # 敏感词库 def check_input(text): for w in SENSITIVE_WORDS: if w in text: return False return True

模型审查（准确但贵，作为第二道）：

Python
result = client.moderations.create(input=text) if result.results[0].flagged: reject()

组合策略：关键词先挡大部分，模型审查处理语义绕过的（比如谐音、暗示）。

坑：

  1. 敏感词库要维护。新词不断出现，词库要定期更新。别指望一份词库用到底。

  2. 误杀问题。过度过滤会误伤正常内容（比如"毒品"在医疗文章里是正常词）。策略：命中敏感词不直接封，而是标记人工审核，或者看上下文（前后词）判断。

  3. 审查本身要记录。被拦截的内容、时间、原因要留日志，方便申诉和复盘。

  4. 模型审查的成本。每次输出都调审查模型，成本叠加。策略：先关键词快速过滤，通过不了的才调模型，大部分流量走便宜通道。

  5. 合规要求。根据你的业务地区，内容审查标准不同（国内有明确的内容安全规范）。上生产前了解清楚当地要求。

最后：内容安全是"成本"也是"保险"。别为了省一点审查成本，把整个应用置于风险中。

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