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      AI審核“亂殺”:國產(chǎn)AI困在敏感詞里

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      “禁民言者,是塞民之口也,民口塞,則國亡矣。”——《管子》

      敏感詞審核,本為防范風險的審核機制,如今卻搞得“草木皆兵”。

      離譜的敏感詞界定、高頻的誤判卡殼,正在消耗用戶信任,拖累行業(yè)發(fā)展。

      一、敏感詞審核為何讓人抓狂?

      “小孩子光著屁股”因“光屁股”觸發(fā)違禁,“我們要做愛做的事情”因諧音遭攔截。

      這些看似荒誕的案例,只是國產(chǎn)AI敏感詞審核的冰山一角。更讓人崩潰的是無規(guī)律可循的“隱形敏感詞”。

      不少用戶反饋,正常的行業(yè)術語、日常表達,莫名就成了“禁忌”,毫無邏輯可言。

      以Coze工作流為例,大量用戶反映運行中頻繁因敏感詞觸發(fā)失敗。

      原本幾分鐘能完成的任務,反復修改仍無法通過,白白浪費token資源,體驗感跌至谷底。某職場工具平臺數(shù)據(jù)顯示,2024年相關投訴量同比上漲42%。

      這類問題并非個例,從文案生成工具到智能客服系統(tǒng),敏感詞誤判已成行業(yè)通病。

      有自媒體從業(yè)者吐槽,寫農(nóng)業(yè)技術文章時,“施肥濃度”“病蟲害防治”等詞匯都曾被攔截,讓人哭笑不得。

      二、過度審核背后的能力短板

      敏感詞審核的亂象,根源并非“安全至上”的初衷,而是技術能力與治理思維的雙重缺位。

      部分AI企業(yè)缺乏精準識別語境的技術,只能依賴“關鍵詞匹配”的粗放模式。

      這種“一刀切”的審核邏輯,把語言當成孤立的文字組合,完全無視上下文語義。

      更值得警惕的是,部分企業(yè)將“過度審核”當作規(guī)避責任的“護身符”。

      在缺乏明確監(jiān)管標準的情況下,寧可錯殺一千,不可放過一個,用用戶體驗換取所謂的“安全免責”。某AI行業(yè)報告顯示,國內僅32%的AI企業(yè)建立了動態(tài)更新的敏感詞庫。

      這種懶政思維,本質是對用戶權益的漠視,更是行業(yè)創(chuàng)新的絆腳石。

      真正的安全,從來不是隔絕所有風險,而是在風險與便利之間找到平衡。

      國產(chǎn)AI企業(yè)寧愿在敏感詞庫上“疊床架屋”,也不愿投入資源優(yōu)化語義識別技術,暴露的是核心競爭力的短板。



      三、國內外審核機制的差距何在?

      同樣面臨內容安全壓力,國際主流AI工具的審核邏輯卻大相徑庭。

      ChatGPT采用“語境+關鍵詞”的雙重識別模式,結合用戶場景動態(tài)調整審核強度。

      例如,在學術討論中,“暴力沖突”“化學試劑”等詞匯可正常使用,僅在惡意語境下才會觸發(fā)攔截。

      數(shù)據(jù)顯示,國際主流AI的敏感詞誤判率約為8%,而國內部分工具的誤判率高達37%。

      差距不僅在技術,更在治理理念。國外AI企業(yè)會定期公開敏感詞審核標準,接受用戶反饋優(yōu)化調整。

      國內多數(shù)企業(yè)則將敏感詞庫視為“商業(yè)機密”,用戶遭遇誤判后,連申訴渠道都找不到。

      某調研顯示,78%的國內用戶曾因敏感詞誤判投訴無門,最終選擇放棄使用。

      這種封閉的治理模式,只會讓審核機制與用戶需求漸行漸遠。

      四、審核亂象正在拖累行業(yè)發(fā)展

      頻繁的敏感詞誤判,首先傷害的是普通用戶。

      職場人因文案反復被攔截耽誤工作,創(chuàng)作者因正常表達被限制失去靈感,小微企業(yè)因工具不好用增加運營成本。

      長期下來,用戶對國產(chǎn)AI的信任度持續(xù)下滑,不少人轉而選擇國際工具,造成用戶流失。

      對AI企業(yè)而言,過度審核正在扼殺創(chuàng)新活力。

      當企業(yè)把大量資源投入到無意義的敏感詞排查中,就會擠壓核心技術研發(fā)的空間。

      長此以往,國產(chǎn)AI將陷入“重審核、輕技術”的惡性循環(huán),與國際先進水平的差距越來越大。

      更嚴重的是,這種亂象會影響整個行業(yè)的聲譽。

      “國產(chǎn)AI不好用”“審核太離譜”的負面評價擴散,會讓消費者對國產(chǎn)技術失去信心,最終制約整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

      五、精準審核才是長久之計

      要解決敏感詞審核的亂象,首先需要明確監(jiān)管標準。相關部門應出臺AI內容審核的指導意見,劃定明確的紅線與邊界,讓企業(yè)有章可循。避免企業(yè)因“怕?lián)煛倍扇∵^度審核的極端做法。

      其次,AI企業(yè)必須加大技術投入,升級審核機制。用“語義識別+用戶畫像+場景分類”的精準模式,替代簡單的關鍵詞匹配。

      建立動態(tài)更新的敏感詞庫,結合用戶反饋持續(xù)優(yōu)化算法,降低誤判率。同時,企業(yè)應公開審核規(guī)則與申訴渠道。讓用戶知道哪些詞匯會被限制,遭遇誤判后如何維權,形成良性互動。

      某頭部AI企業(yè)試點“用戶反饋優(yōu)化機制”后,敏感詞誤判率下降23%,用戶滿意度提升18%,這正是可借鑒的范例。

      最后,整個行業(yè)需要轉變治理思維。

      安全不是靜止的防線,而是動態(tài)的平衡。只有把用戶體驗放在首位,用技術創(chuàng)新替代粗放治理,國產(chǎn)AI才能真正贏得市場。

      敏感詞審核本是AI工具的“安全閥”,如今卻變成了“絆腳石”。

      這場亂象,暴露的不僅是技術短板,更是治理能力的不足。國產(chǎn)AI要想真正崛起,不能只追求功能的堆砌,更要守住用戶體驗的底線。

      正如古人所言,“治大國若烹小鮮”,AI治理同樣需要精準施策、張弛有度。唯有打破“一刀切”的審核思維,用技術賦能精準治理,才能讓國產(chǎn)AI在安全與體驗之間找到平衡,走得更穩(wěn)、更遠。



      (周愚,評論人、商評人、財經(jīng)評論員、策劃人、投資人,某寶前十品類操盤手、多家媒體及機構邀約評論人,發(fā)表商業(yè)評論千萬字,已委托快版權,轉載請注明出處)

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