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AIGC（人工智能生产内容）曾经成为与 PGC（业余生产内容）、UGC（用户生产内容）并驾齐驱的内容生产方式。因为 AI 的个性，AIGC 在创意、个性化、生产效率等方面具备独特的劣势，这些劣势能够使得高质量的内容制作更简略，但也会帮忙歹意份子更高效地炮制守法违规内容。数据万象从 AIGC 的输出、生产、存储全方面染指，公布了《AIGC 存储内容平安解决方案》，帮忙各开发者及时发现危险信息，升高业务平安危险。
2022 年，ChatGPT 的推出，使 AIGC 这个名词进入了公众的视线。Stable Diffusion、MidJourney 等能够生成图片的 AIGC 间接引爆了 AI 作画畛域。Gartner 将生成性 AI 列为 2022 年五大影响力技术之一。AIGC 曾经曾经成为 AI 畛域的新疆域，推动着人工智能步入下一个新时代。
AIGC 的风潮间接吸引了大量的开发者簇拥而入，渴望能占到这个风口的红利。但现实情况是，大量的 AIGC 在上线初期就面临关停危险，外围起因就在于 AIGC 输入的内容具备不确定性，导致这些平台因涉嫌流传违规内容而被勒令下架。所以，AIGC 的倒退必须解决内容上的平安与标准。
4 月 11 日，国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务治理方法（征求意见稿）》，这意味着国家曾经在亲密关注 AIGC 的倒退，在非法合规的前提下，反对 AIGC 的商用及衰弱倒退。
在《意见稿》中，有 13 条规定是面向 AIGC 平台的，因 AI 的个性，让 AIGC 在解决平安危险方面有着更大的挑战：
成倍增长的审核量 ：AIGC 正处业务增长暴发期，数据量将继续增高；AIGC 生成内容速度较快，短时间即可生成大量内容。
对审核的时效性要求极高 ：随着 AIGC 利用的场景越来越宽泛，在实时交换等交互性强的场景中要求毫秒级的审核响应。
违规类型多种多样 ：AIGC 依据人为的“指令”生成内容，生成内容由大模型随机而成，产出类型不可预测。
内容费解简单：AIGC 可被人为训练疏导，生成变体文本、费解违规含意的图片，对审核的精确辨认要求极高。
基于以上挑战，腾讯云数据万象从 AIGC 的输出、生产、存储全方面染指，公布了《AIGC 存储内容平安解决方案》，帮忙各开发者及时发现危险信息，升高业务平安危险。
内容输出审核
用户通过 AIGC 利用输出原始的文本、图片 prompt；
平台可将用户的原始输出信息通过万象间接进行审核；
依据审核后果：敏感信息间接拦挡、失常信息进入 AIGC 大模型。
内容生产审核
失常的 prompt 进入大模型，生成 AI 数据（文本、图片、音视频）；生成的图片、文本数据通过数据万象进行审核；
依据审核后果：敏感数据间接拦挡，失常的文本内容可间接通过利用返回给用户，失常图片进入对象存储 COS。
内容存储审核生成音视频数据先进入对象存储 COS，再通过数据万象进行异步审核；
对于存储在 COS 中通过了审核后的图片、音视频数据，可在应用层通过 COS 链接的模式返回给用户进行拜访查看。
与其余平安审核服务相比，数据万象内容审核具备人造的 存审一体化 的联合劣势：
- 与 COS 深度集成，反对一键扫描审核 COS 中的历史数据；
- 审核模块与 COS 之间内网获取数据，罢黜因拉取数据而产生的外网流量费用；
- 高度便捷的操作，反对数据上传到 COS 后主动执行审核、主动解冻违规数据；
同时数据万象反对 用户自定义审核策略，可依据不同数据场景应用不同的策略：
- 在用户输出的 prompt 提醒词场景：可适当升高审核要求，让用户尽可能放弃输出体验，重点拦挡高度敏感的内容；
- 在 AIGC 模型生成的内容场景：严格把控进步审核要求，确保存储、散发的内容是非法合规的，除高度敏感的内容外，擦边、低俗等内容也应在管控拦挡范畴内。
不论是对新涌入的老手开发者，还是打算涉猎 AIGC 的巨头企业，AIGC 都是一个危险与时机并存的畛域，所有新事物的倒退都必须在非法合规的前提之下。放弃本身业务的平安、衰弱，才是 AIGC 平台可继续倒退的关键因素。数据万象在内容平安畛域继续深耕，心愿能够为各大 AIGC 平台提供最松软的平安保障。
