16 | 舆情与品牌防护：防止模型“伤人伤己”

1. 大模型生成内容可能对品牌造成伤害，即使内容并非明显违法或负面。 2. 模型输出的内容风险不再是传统意义上的“谁造谣、谁负责”，而是变成了“模型说错了话，谁来负责”的新型挑战。 3. 企业在使用大模型时需要设定内容输出的边界控制机制，以防止模型输出不应透露的信息。 4. 内容边界的设定可以采用意图识别的拒答机制、结合上下文的规则防控机制和“静默优先”的强化训练机制。 5. 语境过滤机制和源头控制训练数据是防止模型泄露品牌信息的核心策略。 6. 模型防护需要从数据、机制、语境三方面提前筑牢防线。 7. 对于重要品牌模型，可以考虑加一层“语义回声”检测机制，对模型的输出结果再做一次品牌敏感性检测。 8. 模型防护的第一道防线是上线之前的数据管理，确保训练数据不会泄露到公开互联网上。 9. 未来更高级的内容回调机制可能成为新一代企业级模型的标准配置。