AI安全“新基建”：深知模型如何重塑智能体商业格局与AGI治理未来

TL;DR：

随着AI智能体深入各行各业，其固有的对话风险日益凸显，成为应用落地的“致命暗礁”。深知团队发布专有安全模型，以创新的“四分类”风险识别和可溯源知识库输出，实现近100%对话风险防御，不仅解决了企业AI合规难题，更将加速智能体在关键场景的规模化应用，成为AGI时代安全治理的关键“新基建”。

技术原理与创新点解析

生成式人工智能（Generative AI）以其前所未有的交互能力，正迅速渗透教育、客服、金融乃至医疗等社会核心领域，催生了大量AI智能体应用。然而，伴随能力提升的，是一场日益隐蔽的安全危机——恶意诱导、隐藏条件、信息偏见等各类对话风险，正严重阻碍智能体的大规模商业化落地。公安部第三研究所于2025年8月27日发布的测试结果显示，国内主流大模型商业化版本在涉黑灰产、谣言、诈骗等8类安全维度的不合规率普遍高达28%至51%，其中多项风险甚至超过40% ¹。这暴露了现有通用大模型在安全防护上的普遍不足，而传统的敏感词规则防火墙等手段，因其“非黑即白”的二元判定逻辑，已无法有效应对日益复杂的AI攻击。

彩智科技的深知安全团队针对这一“致命暗礁”，提出了一个突破性的解决方案——深知风控框架（DeepKnown-Guard）。其核心创新在于**“一个基于专有模型的大模型对话安全响应框架”**，通过模型组合实现“风险精准识别分类+输出权威溯源可解释”的协同设计。这一架构犹如一道“防火墙”，在完全不影响智能体原有模型能力的前提下，提供了兼顾安全与效率的防护机制。

深知风控在技术上的一大飞跃是打破了传统安全防御的“非黑即白”二元判定局限。它创新性地建立了**“安全（Safe）、不安全（Unsafe）、有条件安全（Conditionally Safe）、重点关注（Focus）”**的四类风险体系，实现了更精细化的风险识别和处置。例如，对于“有条件安全”的问询，智能体可以被引导至合规范围内的互动，而非简单粗暴地拦截，这极大地提升了用户体验和交互的灵活性。

在输出端，深知框架根治了企业AI“幻觉”顽疾，提供基于可信知识库的安全代答功能。该知识库覆盖全国337个地级及以上城市的法律、政策、行业标准规范、公共服务等上亿条精细治理的知识点，并保持常态化动态日更新及知识工程化处理。这意味着每一次安全响应都有据可查，彻底杜绝了信息捏造与“幻觉”问题，确保输出内容的严谨性和权威性。深知还提供了“积极型”和“稳妥型”两种代答模式，以适应电商、旅游等互动性场景与政务、司法等严肃场景的差异化需求。

数据驱动的性能验证与合规基石

衡量大模型安全的核心标准是其在实战中的防御能力。深知风控框架在与Qwen3Guard-Gen-8B、TinyR1-Safety-8B等头部安全模型的专项测评中展现出显著优势。特别是在公开中英文安全测试集中，面对欺诈诱导、敏感信息窃取等高风险复杂攻击场景，深知依托其动态可信知识库，实现了接近100%的高风险防护率，而同类模型因依赖静态知识库，安全评分仅为74%，容易出现政策过时、捏造合规依据等问题 ¹。

这种近100%的防御能力不仅是技术实力的体现，更是智能体应用达到合规基石的关键。随着GB/T 45654-2025《网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求》国家标准的正式发布并计划于2025年11月1日实施，以及网易易盾等行业头部企业深度参与标准制定 ²³⁴，智能体落地应用的安全性被“划了红线”。深知风控框架的测试结果，特别是其在网信、公安等有关部门组织的生成式人工智能安全测评中取得的优异效果，使其成为智能体满足严格监管要求、跨越合规障碍的强大工具。这是从“能用”到“可用”乃至“敢用”的关键一步。

产业生态与商业价值重构

从商业敏锐度来看，深知风控的出现极大地重构了AI智能体开发的成本结构与价值分配。传统上，企业面临的AI大模型安全风控痛点不仅在于“防不住”，还在于“用不起”——定制化防护架构的搭建和持续迭代需要巨额的资金和人力投入，且常常伴随着核心模型能力下降的风险。深知通过提供简洁易用的API接口（支持Python、cURL等），实现了安全服务的低门槛赋能与热插拔（Hot-Pluggable）。

这种“外部化、低耦合”的安全防护新范式，使得智能体开发者无需精通复杂的模型安全技术，也无需大幅改造现有业务系统，仅通过API调用即可快速激活全套安全防御能力 ¹。这不仅大幅降低了AI落地的成本，更重要的是，它让智能体开发者得以将更多精力投入到业务场景痛点与价值核心的创新上，从而加速大模型在教育培训、导游导购、医疗康养、客户服务、行业咨询、金融理财等各行业的规模化应用。彩智科技（深知可信知识模型）在国务院政策答问平台、广东“粤政易”AI智能办公助手等重大人工智能应用项目的成功案例，已充分验证了其商业模式的有效性和广阔的市场前景 ¹⁵。深知正在从“追求功能炫酷”向“安全实用落地”的成熟转型中扮演关键角色，成为智能体进入核心场景的“新基建”。

伦理考量与AGI时代的治理前瞻

Wired的哲学思辨提醒我们，技术的进步从来不是单维度的。深知风控框架的成功，不仅解决了技术和商业问题，更在AI伦理与治理层面具有深远的意义。在智能体日益成为社会经济生活重要环节的背景下，确保其行为的合规性、价值观的正确性和输出的可信度，是构建数字社会信任基石的关键。深知所提供的“正能量朋友”式的积极型代答，以及严守安全底线的稳妥型代答，体现了对主流价值观和社会责任的深刻理解。

这种机制有助于缓解AI的“黑箱”问题，通过可溯源的知识库，增强了AI决策的透明度和可解释性，从而部分解决了生成式AI带来的伦理挑战。未来AGI（通用人工智能）若能广泛应用，其潜在的风险和复杂性将远超今日。深知这样的专有安全模型，为AGI应用合规性树立了典范，提供了一条在能力与责任之间取得平衡的路径。它标志着行业正在从被动应对风险转向主动构建安全与信任的生态，是人类文明进程中，智能技术迈向成熟与负责任发展的重要里程碑。

未来发展路径预测

展望未来3-5年，深知风控框架所代表的“专有模型+外部化服务”模式将成为AI安全领域的重要趋势。

1. AI安全领域的专业化与模块化将进一步加剧：随着大模型能力的飞速发展，其潜在风险的广度和深度也将持续增加。单一通用模型难以包揽所有安全挑战，更加垂直、专用的安全模型将应运而生。深知正是这一趋势的先行者，预示着未来会出现更多针对特定风险类型（如数据隐私、深度伪造、认知操控等）的专业化安全模块，形成一个丰富的AI安全服务生态系统。
2. 安全即服务（Security-as-a-Service, SaaS）将成为主流部署模式：深知通过API接口实现“热插拔”的模式，降低了企业集成AI安全的门槛和成本。未来，这种模型将进一步普及，企业可以像订阅其他云服务一样，按需调用各种AI安全防护能力，从而将有限的资源聚焦于核心业务创新。
3. 动态合规与实时治理成为常态：随着监管政策的不断演进和AI技术本身的快速迭代，AI安全将不再是一个静态问题。深知的可信知识库能常态化动态更新，正应对了这一需求。未来的AI安全解决方案将更强调实时性、自适应性，能够根据最新的法规变化和攻击模式快速调整防御策略。
4. 国际AI安全标准与合作的竞合：GB/T 45654-2025标准的出台，是中国在AI治理领域的重要一步。在全球范围内，各国和地区都在加速制定AI监管框架。类似深知这种既符合国家标准又能提供实战防御能力的方案，将不仅在中国市场占据优势，也有潜力在全球AI安全标准化的进程中发挥作用，但同时也需面对不同地缘政治背景下的技术壁垒和标准差异。
5. “安全优先”的理念将贯穿AI生命周期：从模型设计、训练到部署和应用，安全考量将前置到AI开发的各个环节。像深知这样在应用层提供强大防护的工具，将与模型本身的内生安全机制、数据安全管理等共同构建一个更完善、更鲁棒的AI安全防护体系，真正实现AI的**“安全托底、业务创新”**。

引用

• AI安全
• 智能体
• 大模型合规
• 网络安全标准
• 产业生态