AI生产的文章能自动规避违禁词吗？

AI 生成文字是否能自动规避违禁词取决于多个因素。下面由专注企业互联网营销公司为大家讲解一下

一、模型设计和训练目的

有监管意识的模型设计

一些商业用途的语言模型在开发过程中会考虑到内容合规性。开-F者会通过在训练数据中标记违禁词，或者在训练目标中加入避免生成包含违禁内容的约束条件。例如，对于应用于正规新闻写作辅助的 AI 模型，会严格控制其不生成包含反动、暴力等违禁词的内容。

像字节跳动等公司在开发语言模型用于内容生成时，会考虑到平台规则和法律法规要求，对可能出现的违禁词进行预处理和后处理。在训练阶段，通过人工标注和规则设定，让模型学习到什么样的词汇是不被允许出现的，从而在一定程度上避免生成违禁词。

学术研究型模型

部分学术研究型的语言模型可能没有关注违禁词规避。它们的主要目的是探索语言生成的机制和性能，没有像商业模型那样强的内容监管要求。例如，一些实验室开发的语言模型原型可能会生成包含一些敏感词汇的内容，因为这些模型没有经过严格的违禁词过滤机制训练。

二、过滤机制的应用

前置过滤（输入侧）

一些 AI 文字生成系统会在输入阶段就对用户提供的提示信息进行违禁词检查。例如，如果用户输入的主题包含明显的违禁词，系统会提示用户修改输入内容或者直接拒绝处理。这就好比在一个内容创作软件中，当用户输入含有暗示的关键词作为文章主题时，软件会弹出警告框，要求用户重新输入合适的主题。

后置过滤（输出侧）

很多成熟的 AI 文字生成工具会在生成内容后，通过专门的违禁词过滤算法对输出的文字进行检查。这些算法可以是基于规则的，例如简单的词汇匹配，将输出文本与已知的违禁词列表进行比对，一旦发现就进行屏蔽或者修改。也可以是基于机器学习的内容审查模型，通过对大量合规和违禁内容的学习，判断生成的文字是否包含违禁词相关的语义。例如，不仅能够识别直接的违禁词汇，还能识别委婉表达违禁内容的语句。

然而，尽管有这些措施，AI 生成文字在规避违禁词方面仍不是wan美的。

语义理解的局限性

语言的复杂性使得 AI 很难完全准确地理解所有词汇和语句的含义。例如，一些具有双重含义或者在特定语境下才构成违禁内容的词汇可能会被误判或者漏判。比如 “暴力美学” 这个词，在电影评论等正常语境下是一个合法的概念，但如果在宣扬真实暴力行为的语境下就可能涉及违禁内容，AI 可能很难精却区分这种情况。

新词和变异词的挑战

随着网络文化的发展，新的词汇和旧词的新含义不断出现。违禁词也可能以新的形式出现，比如通过谐音、缩写、符号替换等方式来绕过简单的词汇匹配过滤。例如，用 “草（一种植物）” 来代替粗口词汇的同音字，AI 可能无法及时识别这种故意规避的表达，除非其过滤机制能够不断更新和学习新的词汇变化。