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大模型安全与对齐—从内容过滤到行为安全的系统治理.docx
资料介绍
大模型安全与对齐——从内容过滤到行为安全的系统治理
——2026年AI安全技术全景与治理框架解析
一、引言
随着大模型从"回答问题"进化为"执行任务"，安全风险已从单纯的"输出有害内容"扩展到"长期规划中的隐蔽偏离"和"系统性的欺骗行为"。2026年，AI安全已成为决定大模型能否规模化的生死线，安全正从"附加功能"内化为"系统免疫基因"。本文系统梳理大模型安全的核心挑战、技术防护体系和全球治理框架。
二、安全风险的演进
2.1 第一代风险：内容安全
早期大模型的安全问题主要集中在"输出有害内容"——生成暴力、仇恨、色情、歧视性言论等。典型攻击方式包括：提示词注入（Prompt Injection）、越狱攻击（Jailbreak）和对抗性样本。
2.2 第二代风险：系统安全
当AI Agent可以调用工具、修改文件、发送邮件、执行代码时，风险从"说错"升级为"做错"：
· 指令注入攻击：恶意指令通过外部输入被Agent执行，可能导致数据泄露或系统被控。
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