如何负责任地使用生成式AI
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大家好，我是技术Z先生，一名热爱分享的程序员！
上篇文章我们分享了探索和比较不同的LLM 以及如何在业务中选择最适合自己业务场景的 AI模型（探索和比较不同的LLM：如何在业务中选择最佳AI模型？），今天继续分享：如何负责任的使用生成式 AI。
老规矩，分享前我们回顾下所有要分享的内容：
课程总览（两大阶段，循序渐进）
第一阶段：生成式 AI 入门（1-21）
第二阶段：AI Agent 学习（设计模式到生产实践）
生成式 AI 虽令人很强大，但需关注如何负责任地使用。你需要考虑输出公平性、无害性等核心问题。
引言
本节内容包括：
为何构建生成式 AI 应用需要优先考虑负责任 AI负责任 AI 核心原则与生成式 AI 的关联如何通过策略工具践行这些原则
负责任 AI 原则
生成式 AI 正在经历前所未有的热度，吸引了大量开发者、资金的投入与关注。这对构建 AI 产品的团队来说是一个重大机遇，但更需负责任地推进。
负责任的使用 AI六大原则：
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公平性 • 包容性 • 可靠性/安全性 • 隐私保护 • 透明度 • 问责制
在使用 AI 过程中，我们将探讨这些原则如何应用于产品。
为何优先考虑负责任 AI
采用以人为本的构建理念，始终将用户利益置于首位，才能创造最佳产品。
生成式 AI 的独特价值在于能够自动生成实用答案、信息指导和准备内容，其生成答案和效率非常惊人。但若缺乏规划与策略，AI 可能对用户、产品及社会造成伤害。
以下是典型风险案例：
▎幻觉问题（Hallucination）
指大型语言模型（LLM）生成完全错误或与事实严重不符的内容。
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案例场景
某历史问答功能中，学生提问："泰坦尼克号的唯一幸存者是谁？"
模型给出自信而详细的错误回答：
(来源：Flying bisons)
此类输出会损害系统可靠性，甚至影响企业声誉。尽管新版 LLM 已减少幻觉概率，但开发者仍需警惕该问题的出现。
▎有害内容
除错误信息外，LLM 可能生成：
煽动自残/群体伤害的内容仇恨或贬损性言论暴力行为指导违法活动指引色情信息
教育类产品尤其需要建立防护机制，防止学生接触此类内容。
▎公平性缺失
公平性要求"AI 系统无偏见地平等对待所有人群"。生成式 AI 需避免强化对边缘群体的排斥性世界观，否则不仅破坏用户体验，更会造成社会伤害。开发者应始终考虑用户多样性，构建包容性解决方案。
四步实践负责任生成式 AI
识别风险后，可通过四个层次构建防护体系：
1. 评估潜在危害
模拟真实场景测试危害可能性：
教育类产品可准备学科知识、历史事件等提示词库覆盖不同难度和敏感度的问题类型
2. 分层缓解机制
模型层
为场景选择匹配模型（如专用模型较通用模型风险更低），通过微调降低有害输出概率安全系统层
部署内容过滤工具（如Azure OpenAI的内容安全系统），防御越狱攻击等异常行为元提示层
通过系统提示限定模型行为（如："你是一名教育助手，不得提供医疗建议"）
采用检索增强生成（RAG） 技术确保信息来源可信（详见搜索应用构建课）用户体验层
设计交互界面限制输入类型，明确告知AI能力边界（参见AI应用UX设计）持续评估
定期检测输出准确性、相关性等指标，建立用户信任
3. 构建责任运营体系
上线前需建立：
法律合规审查流程安全事件响应机制紧急回滚方案持续监控策略
4. 善用工具生态
开发者可利用Azure AI Content Safety等工具，通过API快速检测有害内容。
🚀 实践挑战
探索Azure AI内容安全工具，设计适合你场景的防护方案。
视频教程
https://48673fs5cb16.vicp.fun/quanyouhulian/3、负责任地使用生成式 AI.mp4
视频内容介绍：
生成生成生成 AI 应用程序时应优先考虑负责任的 AI 的原因。负责任的 AI 的核心原则及其与生成 AI 的关系。如何通过策略和工具将这些负责任的 AI 原则付诸实践。
下节分享预告
第 4 课：理解提示工程基础，学习： 提示工程最佳实践的动手操作！
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