面向更安全 AI 系统的人工评估
AI 安全评估与红队测试
Upstream BPO 为 AI 安全性、政策符合度与对抗性模型测试提供托管式人工评估。项目可涵盖有害输出复核、拒答评估、越狱回复评估、边界场景测试、多语言风险复核与依据客户既定政策的结构化升级。
Upstream BPO 通过政策测试、对抗性复核、拒答评估、多语言风险分析与结构化升级，开展由人工主导的 AI 安全评估。
适合评估高风险或含糊模型行为的 AI、信任与安全、政策及模型运营团队。
服务包含哪些内容
- 有害输出复核
- 拒答质量评估
- 对抗性场景
- 多语言风险分析
服务内容
我们依据客户既定的政策类别识别并归类有害输出，评估回复是否符合允许、受限与禁止的行为界定，复核拒答质量，针对对抗性、混淆化与指令冲突场景测试回复行为，评估含糊与边界请求，复核差别化与文化敏感的结果，跨语言评估风险与拒答行为，并复核模型动作、工具调用结果与权限边界。
AI 安全评估项目常见的问题
政策解读含糊
当安全政策缺少清晰的定义、示例、例外情形与升级规则时，评估人员会作出不一致的判断。
测试覆盖过窄
标准提示词可能漏掉对抗性表述、间接请求、多语言风险、语境切换与边界行为。
拒答评估薄弱
模型不仅会因响应不安全请求而失效，也会因对正当无害请求作出不必要拒答而失效。
高风险判断的治理薄弱
安全项目需要校准、分歧跟踪、争议裁定、评估人员身心保障措施与留痕报告。
服务范围
任务组合与测试范围依据客户政策、语种与约定的服务边界确定。
有害输出评估
依据客户既定的政策类别与风险规则识别并归类有害输出，涵盖有害内容识别、严重程度分级、政策类别映射、结合语境的风险复核与不确定情形升级。
政策符合度评估
评估回复是否符合客户界定的允许、受限与禁止行为，涵盖回复与政策的一致性、允许与禁止的区分、例外处理、政策缺口识别与按评分标准打分。
拒答质量评估
复核模型是否在拒绝不安全请求的同时不会不必要地阻断正当帮助，涵盖恰当拒答、不安全响应、拒答不完整、过度拒答与安全引导的质量。
越狱回复评估
针对对抗性、混淆化与指令冲突场景测试回复行为，涵盖对抗性提示复核、指令冲突测试、混淆化请求评估、多轮攻击复核与模型回复归类。
边界场景测试
评估政策解读困难的含糊、间接与临界请求，涵盖含糊请求、语境反转、间接意图、混合风险内容与不确定或临界情形。
偏见与公平性复核
依据客户既定标准复核差别化或文化敏感的结果，涵盖刻板印象识别、差别化对待、代表性问题、文化敏感结果与按客户标准升级。
多语言安全评估
跨语种与市场评估风险、术语与拒答行为，涵盖译文与母语提示词、本地有害内容语境、文化特定风险、地区用语与跨语言一致性。
智能体与工具调用安全复核
在约定流程内复核模型动作、工具结果与权限边界，涵盖不安全动作选择、升级行为、工具结果处理、权限边界复核与失败恢复评估。
运营模式
测试范围、语种、评估人员结构、试点规模、最低业务量与运行频次按项目约定，并依据模型风险、内容敏感度与质量要求确定。
对抗性测试
红队测试使用具有挑战性、对抗性或聚焦边界的提示词，在约定测试范围内识别可观察到的安全失效、不一致行为与政策缺口。它不属于网络安全意义上的渗透测试。
按政策归类
评估人员依据约定的政策类别、严重程度、语境规则与升级标准对输出进行归类，并在需要时开展校准、抽检、分歧跟踪与争议裁定。
多语言安全
在确认语种与人员覆盖的前提下，分语种与跨市场复核可涵盖有害术语、文化语境、译文提示词、拒答质量与政策解读。
在您的系统中作业
团队可在客户拥有或认可的平台与工具中作业，访问权限、评估人员角色、保密要求与报告流程在方案设计与启动阶段确定。
疑难与争议情形
疑难情形可依据客户既定的政策、评分标准与验收标准，通过高级复核、分歧跟踪与争议裁定完成升级处理。
服务边界
人工评估可在约定测试范围内识别并记录可观察到的风险、失效与政策不一致，但不能据此认定某个 AI 系统完全安全或不会出现未来失效。
从安全政策到正式评估
测试范围、语种、评估人员结构、试点规模、最低业务量与运行频次按项目约定。
模型与风险梳理
确认 AI 应用场景、用户群体、部署环境、已知风险与评估目标。
政策与分类体系对齐
梳理安全政策、类别、边界、例外情形、严重程度与升级规则。
测试方案定义
确定场景、提示词类型、语种、评估方法、打分方式与报告要求。
评估人员选配与校准
分配合适的人员画像，并依据获批示例与评分标准开展校准。
受控试点
通过限量评估批次验证测试覆盖、人员一致性、流程管控与报告。
阈值与治理确认
复盘试点结论，解决分歧模式并确认验收与升级标准。
正式执行
按获批要求扩大评估人员产能、测试覆盖与治理复盘频次。
持续优化
分析重复出现的失效、政策缺口、分歧规律与模型变更，以优化后续评估周期。
典型应用场景
以下是企业把安全评估交由外部团队承接时最常见的场景。
通用助手安全性
评估有害请求、拒答质量、过度拒答、含糊情形与政策符合度。
客服 AI 安全性
复核升级处理、涉隐私回复、有害交互与高风险客户情形的安全应对。
搜索与推荐安全性
评估生成、排序或推荐的结果是否呈现有害、受限或不当内容。
多语言模型安全性
跨语种测试有害术语、文化语境、拒答行为与政策一致性。
智能体与工具调用安全
评估不安全动作选择、权限边界、升级行为与失败后的恢复。
版本发布与回归评估
比较模型版本或配置，识别重复失效、拒答行为变化与新引入的风险。
服务场景
- 测试提示词集
- 对抗性场景
- 多轮对话
- 多语言测试集
- 升级队列
- 客户评估平台
服务行业
以下行业对 AI 安全评估的需求最为集中。
- 科技与 SaaS
- 电子商务与零售
- 媒体与出版
- 电信
面向中国及亚洲市场的服务
中文安全评估由具备中文工作能力的人员承接，这在涉及有害术语、意图与文化背景的任务中尤为重要。我们不会声称在没有实体的国家设有办公室，也不提供中国境内的本地交付团队。数据出境与存储位置的要求请在启动前提出，以便据此确定可行的处理方式。
数据与权限
评估平台的访问方式、评估人员角色、保密要求与判断留痕要求，在启动前确认并形成书面约定。
- 账号按最小必要权限开通
- 评估判断在您的系统中留痕
- 安全政策与阈值由客户定义
- 政策与分类体系变更以版本方式记录
常见问题
- 什么是 AI 安全评估？
- 它是由人工按客户既定的安全政策、风险类别、拒答预期与升级规则，对模型输出与行为开展的结构化复核。
- 什么是面向生成式 AI 的红队测试？
- 红队测试使用具有挑战性、对抗性或聚焦边界的提示词，在约定测试范围内识别可观察到的安全失效、不一致行为与政策缺口。它不属于网络安全意义上的渗透测试。
- 能否测试越狱与对抗性提示词？
- 可以。项目可包含对抗性提示复核、混淆化请求、指令冲突、多轮场景与回复归类，均依据客户既定政策与测试方案执行。
- 如何评估有害输出与政策遵循？
- 评估人员依据约定的政策类别、严重程度、语境规则与升级标准对输出进行归类，并在需要时开展校准、抽检、分歧跟踪与争议裁定。
- 能否评估拒答质量与过度拒答？
- 可以。评估可依据约定政策与用户语境区分恰当拒答、不安全响应、拒答不完整、过度拒答与安全引导的质量。
- 是否支持多语言 AI 安全评估？
- 支持。在确认语种与人员覆盖的前提下，分语种与跨市场复核可涵盖有害术语、文化语境、译文提示词、拒答质量与政策解读。
- 评估人员可以在我们的评估平台中作业吗？
- 可以。团队可在客户拥有或认可的平台与工具中作业，访问权限、评估人员角色、保密要求与报告流程在方案设计与启动阶段确定。
- 疑难或有争议的安全情形如何处理？
- 疑难情形可依据客户既定的政策、评分标准与验收标准，通过高级复核、分歧跟踪与争议裁定完成升级处理。
- AI 安全项目可以从试点开始吗？
- 可以。受控试点可在正式上量前验证测试覆盖、评估人员一致性、流程管控与报告。范围与商务条款按项目约定。
- 评估能否保证 AI 系统是安全的？
- 不能。人工评估可在约定测试范围内识别并记录可观察到的风险、失效与政策不一致，但不能据此认定某个 AI 系统完全安全或不会出现未来失效。