文章核心观点 - 2025年9月15日，《人工智能安全治理框架》2.0版正式发布，旨在应对生成式AI落地过程中日益突出的安全风险，为产业风险防控划定关键方向[1] - 生成式AI市场正经历爆发式增长，预计2028年全球市场规模达2842亿美元，中国市场规模突破300亿美元，占AI总投资的30.6%，但内容合规、数据安全等风险制约产业发展[2] - 数美科技发布《AIGC全生命周期业务风控白皮书》，构建了一套贯穿AIGC应用上线前安全评估、上线后风险防控、长期运营保障的全生命周期业务风控体系，为行业提供实践路径[3] 政策与行业背景 - 国家AI风险治理布局深化，2025年8月国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，此次治理框架2.0的发布进一步完善了AI安全治理体系[2] - 安全治理是AI赋能千行百业的基石与前提，这一认知因框架的发布而更加明确[2] AIGC风控白皮书核心框架 - 白皮书从全流程视角出发，构建了覆盖AIGC应用全生命周期的业务风控体系[3] - 体系核心包括破解"双备案"难题、筑牢大模型安全评测基线、构建账号与内容双轮风控体系、强化全周期运营保障[5][6][8][11] 合规备案解决方案 - 系统性拆解"算法备案+大模型备案"的双备案制度困境，明确两者在流程和核心材料上的差异[5] - 提供具体解决方案，如语料安全评估需满足不良信息占比<5%、人工抽检合格率≥96%，敏感内容拒答率需达95%以上[5] - 解答接入开源大模型是否需备案、企业内部使用是否合规等高频问题，帮助企业精准定位备案义务[5] 大模型安全评测体系 - 明确企业需具备四大基础能力：百万级敏感测试题集、全场景验证能力、语料安全评估体系、专业蓝队组建[6] - 提供设计攻击指令、构建测试题集、自动化与人工协同测试、输出评测报告四步核心执行方案[7] - 强调评测需贯穿运营全周期，备案后每月提交报告，模型升级需重测，确保风险动态可控[7] 账号与内容风控策略 - 账号风控从资源层和行为层双维度构建体系，防御黑产偷算力、薅羊毛等问题[8] - 资源层识别同设备短时间注册超5个账号、手机号归属地与IP地域不符等异常信号[8] - 行为层通过频度特征、关联特征、聚集特征定位批量注册、账号倒卖等风险行为[8] - 内容风控创新性提出"AI机器审核+大模型审核Agent+人工审核"的新范式，并配套四级风险标签体系[10] - 新范式在精准性、高效性、用户体验和成本方面实现优化，支持高并发场景下的实时合规校验[10] 运营保障与动态迭代 - 提出监测预警、研判分析、布控处置、效果复盘的全周期舆情解决方案，实现7×24小时极速响应，突发舆情10分钟内启动流程，2小时内完成全链路布控[11][12] - 构建数据驱动的效果迭代体系，通过用户反馈和红蓝对抗推动风控策略小时级更新，定期开展主动评测前瞻性暴露漏洞[14] 行业应用案例 - 白皮书精选AI社交、AI办公、AI视频、开源大模型4个领域的标杆案例，提供可迁移借鉴的经验[15] - 案例显示，通过定制化风控方案，平台在合规性、用户体验和增长质效上均取得显著提升，如某平台违规内容识别准确率达99%[15] - 风控能力被视为企业在AIGC千亿市场赛道上的"护城河"，是突破增长瓶颈、实现安全发展的关键[16]