权威榜单 | 网易易盾入选中国信通院生成式 AI 技术和应用优秀案例

WBOY
发布: 2023-06-07 20:13:05
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我们将进一步开展研究工作,以生成式人工智能技术为基础,深入探讨其应用和产业发展现状,总结优秀成果并推广,促进产业高质量发展。2023 年 2 月,中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)依托人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室 AI 工程化推进委员会生成式 AI 工作组,正式启动了生成式 AI 技术和应用案例征集工作。5 月 31 日下午,杭州通用人工智能论坛大模型技术应用分论坛现场,首轮生成式 AI 技术和应用优秀案例评选结果正式发布,网易智企旗下网易易盾成功入选优秀案例,并获中国信通院颁发证书。

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一、内容风控仍是互联网安全重中之重

近年来,随着互联网的飞速发展,网络数据呈现井喷式增长。多种表现形式的内容,例如文本、图像、语音和视频,已经成为人们日常生活和工作中必不可少的一部分。内容形式多元化、内容创作门槛大幅降低为我们的生活带来了极大的便捷和效率,但由此引发的内容风控问题却日益凸显,数字内容安全已经成为互联网安全的重中之重。

二、传统内容风控面临新挑战

数字内容风险管控具有广泛涉及范围和类型、精细的粒度、经常遭受对抗以及多样化的需求和标准等特征。过去,数字内容的风险控制通常是采用“后置+定制+感知”的方式进行识别和防护。

· 后置是指在有害类型或者数据出现后,再针对性的进行解决,时效性上往 往是后置,没有太明确的风险提前感知与防范能力。

· 定制是指有害信息类型与范围广泛,由于缺少可靠的通用能力,需要对不同的有害类型进行不断地模型定制训练,且每次定制都需从头构建专业领域能力,时间长、成本高。

· 感知是指对有害信息的识别往往是针对性感知,只针对目标的有害类型,没有很好地利用场景内容信息,即过往内容风控是感知层面识别,而非认知层面推理。

·同时,对于有害类型的定义往往存在很多主观、边界、细节上的差异,频繁 地根据标准的多样更替适配模型,无法真正做到差异化分级分层精准防护。

因此,如何提前感知与预防可能的安全风险、如何针对新出现的危害类型快速构建安全防护能力、如何全面综合场景信息进行深入认知推理、如何差异化分级分层精准防护,已经成为数字内容安全重要的挑战与难点。

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三、AIGC 为内容风控带来新思路

AIGC目前的发展使得提供更通用、前置、快速响应的数字内容风控能力成为可能。AIGC注入了“世界知识”,从而拥有更广泛的通用能力、创造能力、数据感知和知识融合能力。具体来说:

· 基于其通用能力,在此基础之上进一步定制领域安全能力,内容风控的时间周期与成本将大幅缩减;

· 基于其创造能力,内容风控将提前感知与预防未知风险,将”后置”转变为”前置”,减少了未知有害类型的隐患;

· 基于其丰富的信息注入与融合能力,充分利用并融合场景、背景、知识等有害类型以外的综合信息,将提升内容风控的场景理解与知识迁移能力,进行更深层次认知逻辑推理与综合防控;

· 基于其提示上下文学习范式以及思维推理过程,内容风控将在不更新模型的基础上更加便捷的适应不同的标准,差异化分级分层精准防控。

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四、网易易盾:生成式 AI 技术赋能内容风控

基于上述思路,网易易盾利用生成式 AI 技术,研发了基于 AIGC 生成对抗防控、小样本有害信息识别、细粒度自适应识别、综合信息逻辑推理等方案,用最强的矛打造最强的盾。具体如下:

(1)基于AIGC生成对抗防控方案

为了实现安全风险提前感知与预防,基于 AIGC 创造能力,网易易盾研发了基于 AIGC 生成对抗防控方案,将原有的“发现+布控”改进为“发现+生成+布控”。该方案将生成当前模型无法覆盖或者识别效果差的有害类型与样本,并以当前主流的安全风险类型为基础,进一步通过 AIGC 方法模拟安全风险变化趋势,实现安全风险提前感知。进一步的布控方法包括结合 AIGC 生成样本进行联合训练迭代防控模型、构建 AIGC 生成对抗库定点防控等。

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(2)基于AIGC小样本有害信息识别方案

为了实现数字风控能力高效快速构建,基于 AIGC 的通用能力进一步的研发专业领域能力,我们研发了基于 AIGC 小样本有害信息识别方案。将原有的从头构建“通用能力+领域能力”方案改善为“AIGC 通用能力+通用能力补偿+领域能力”构建的步骤。通过小样本通用能力补偿模块设计,以少量样本的代价弥补了 AIGC 通用能力在专业场景应用的差距,同时直接链接到领域能力构建模块。使用“AIGC通用能力+通用能力补偿”的方法,比起从头开始构建通用能力,更加快速、高效、成本更低。

(3)基于 AIGC 细粒度自适应识别方案

为了实现差异化分级分层精准防控,基于 AIGC 提示上下文学习范式以及思维推理能力,我们研发了基于 AIGC 细粒度自适应识别方案,将 AIGC 的提示学习的思想应用到有害内容理解解决方案中,并且通过探索将多模态提示与推理输入与不同标准进行对齐,使得通过不同的提示与推理输入来映射不同的标准。例如性感这个类型,以往很难再做更细粒度的拆解,或者拆解成本很高,现在可以更细粒度的拆解为比如沙滩场景的性感与夜店场景的性感,从而将类型标准细化为场景与样本,更好的适应不同主观性、不同边界的标准,更细粒度地实现分级分层精准防控。

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(4)基于 AIGC 综合信息逻辑推理解决方案

为了实现认知逻辑推理与综合防控,基于 AIGC 的信息注入与融合以及逻辑推理能力,我们研发了基于 AIGC 综合信息逻辑推理解决方案。改进原有的只针对有害信息的感知识别,使其能够综合包括有害信息在内的全部信息进行认知推理。AIGC的视觉语言模型被用于获取除有害信息以外的综合信息,并用于综合推理。将原有的基于“领域能力的有害信息提取+决策”的方案改进为基于“领域能力有害信息提取+基于 AIGC 的通用知识提取+基于视觉语言模型的信息融合与综合逻辑决策”的方案。

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五、生成式 AI 为内容风控带来显著收益

在数字内容风控场景,网易易盾研发并融合生成式 AI 能力,实现领域安全能力高效快速构建、安全风险提前感知与预防、认知推理与综合防控、差异化分级分层精准防控。相关解决方案的推出,帮助易盾从能力、数据、信息三个层面全面耦合了 AIGC 能力,并在客户实际应用的数字内容风控场景下,取得效果、成本、时效性、多样性、适应性、稳定性等方面的显著收益。

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来源:sohu.com
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