确保AI输出安全的提示安全性与防护措施 - Portkey

Portkey 的 AI 护栏即时安全是人工智能开发中的一个重要领域，旨在确保 AI 生成的响应安全、准确，并符合预期目的。本文将探讨即时安全的核心概念、潜在风险以及如何通过护栏技术实现更安全的 AI 输出。

了解即时安全

即时安全是一套用于保护 AI 模型避免产生有害、有偏见或不准确输出的实践、技术和政策。通过精心设计的输入提示（Prompt Engineering），可以在一定程度上降低这些风险。然而，在高风险应用场景中，仅靠提示设计可能无法完全确保输出的安全性，因此护栏技术的引入显得尤为重要。

快速安全的主要目标

安全性：确保 AI 输出不会造成伤害、误导或违反道德和法律标准。
可靠性：生成符合预期目的的一致、准确的响应。
道德性：防止 AI 产生攻击性、偏见或其他不当反应，避免损害组织声誉或个人利益。

与无保护提示相关的风险

如果没有适当的即时安全措施，AI 模型可能会产生以下风险：

偏差

AI 模型在训练过程中可能会无意中反映和放大数据中的偏差。不加保护的提示可能导致有偏见的输出，强化有害的刻板印象，甚至对特定群体造成不公平待遇。

滥用

用户可能利用提示系统生成模型未设计用于生成的内容。这可能导致 AI 提供不当建议、生成冒犯性内容或传播未经证实的信息。

隐私违规

如果提示未受到保护，AI 可能会意外泄露敏感信息或机密数据，造成隐私风险。

快速安全和护栏的核心部件

以下是实现即时安全的关键要素，这些要素共同构成了一个分层的安全策略：

1. 输入验证

输入验证是即时安全的第一道防线，用于确保用户输入符合安全、道德和上下文标准。常见方法包括：

基于规则的过滤器
正则表达式关键字匹配
自然语言处理模型评估输入内容的适当性

例如，在客户服务聊天机器人中，输入验证可以过滤掉涉及未经授权的个人数据请求的提示。

2. 内容过滤

内容过滤应用于输出阶段，确保生成的响应不包含不当、冒犯性或有偏见的信息。常用技术包括：

关键词过滤
情绪分析
高级 AI 模型对输出语气和上下文的分析

在社交媒体审核工具中，内容过滤可以阻止 AI 生成或放大有害内容。

3. 响应一致性

确保 AI 输出的一致性和可靠性，以避免因上下文变化导致的错误或不准确响应。

4. 红队与测试

通过模拟攻击和测试模型的极限，识别潜在漏洞并改进安全策略。

实施快速护栏的最佳实践

以下是一些确保即时安全的最佳实践：

1. 情境保障措施的使用

根据具体应用场景、用例和目标受众定制护栏，确保安全措施能够适应不同情境的需求。

2. 人工监督的作用

人工监督在高风险或敏感应用中至关重要。人工审核人员可以标记自动系统可能遗漏的问题，并通过反馈改进模型的安全性。

3. 审计跟踪和透明度

通过记录输入、输出及修改历史，组织可以评估即时安全的有效性，诊断问题并提供问责机制。

4. 定期更新和微调

随着 AI 应用场景的变化，开发者需要不断更新和优化护栏，以应对新出现的安全漏洞和监管要求。

快速安全和护栏的技术工具

以下是一些实现即时安全的关键工具及其功能：

1. OpenAI 的缓和 API

该 API 可实时检测并过滤可能具有攻击性、偏见或其他不安全性的内容。通过评分机制，开发者可以根据内容风险调整或阻止输出。

2. Portkey 的 AI 护栏

Portkey 提供企业级的即时安全功能，支持根据道德、法规和组织标准定制护栏，确保输出符合品牌和合规要求。

3. Patronus

Patronus 是一个实时 AI 监控平台，可跟踪模型行为、检测偏差，并通过警报和指标管理安全风险。

4. Pillar

Pillar 提供低延迟的快速和内容审核功能，支持高风险应用中的护栏定制，确保企业级 AI 应用的安全性。

总结

随着 AI 技术的广泛应用，即时安全和护栏技术在保护用户、维护信任和品牌完整性方面变得越来越重要。通过引入输入验证、内容过滤、人工监督等多层次的安全策略，企业可以有效降低 AI 输出的风险。

Portkey 提供了一整套强大的工具和集成方案，帮助企业构建更加安全、智能的 AI 系统。通过持续优化和更新护栏技术，企业可以确保其 AI 应用始终符合安全和合规要求。

原文链接: https://portkey.ai/blog/prompt-security-and-guardrails