为什么 AI 时代，总是黄赌资金最先爆发？

用安全的模型去守护不安全的模型，用智慧的系统去抵御来自智慧的攻击。本文源自 拉风的极客 所着文章，由 TechFlow 深潮 转载。 （前情提要：巴基斯坦宣布将2000兆瓦电力用于「比特币挖矿和AI中心」总理任命区块链与加密货币特别助理 ） （背景补充：鸿海内部实验：AI 能取代80%工作，董事长刘扬伟曝未来工厂三位一体蓝图 ） 极客在创业，小白在买课，画师在失业，但一个尴尬的现实却是：AI 落地热火朝天，但剧情走的不是降临路线，而是掷骰子。 而且，在行业初期，这个骰子最先落地的面，往往不是黄色就是灰色。 原因也很简单，暴利催生动力，更何况发展初期的行业，总是漏洞百出。看这么一组资料就清楚了： 当前，超过 43% 的 MCP 服务节点存在未经验证的 Shell 呼叫路径，超过 83% 的部署存在 MCP（Model Context Protocol）配置漏洞；88% 的 AI 元件部署根本没启用任何形式的防护机制；15 万个 Ollama 等轻量 AI 部署框架当前在全球公网暴露，超过 10 亿美元的算力被劫持用于挖矿…… 更讽刺的是，攻击最聪明的大模型，只需要最低阶的手法 —— 只要一套预设开放的埠，一个暴露的 YAML 配置档案，或者一个未经验证的 Shell 呼叫路径，甚至，只要提示词输入的够精准，大模型自己就能帮灰产找到攻击的方向。企业资料隐私的大门，就这么在 AI 时代被任意进出。 但问题并非无解：AI 不止有生成与攻击两面。如何把 AI 用于防护，也越来越多的成为这个时代主旋律；与此同时，在云上，为 AI 制定规则，也成为顶级云厂商的重点摸索方向，而阿里云安全就是其中最典型的代表。 刚刚落幕的阿里云飞天释出时刻上，阿里云正式官宣了其云安全的两条路径：Security for AI 和 AI for Security，并发布了「AI 云盾（Cloud Shield for AI）系列产品」为客户提供「模型应用端到端的安全解决方案」，正是当下跌业探索的一个最佳例证。 01 AI 掷骰子，为什么总是灰色与黄色先朝上？ 在人类的技术史上，AI 并不是第一个「先被黄暴试水」的新物种，灰黄先爆发，也是技术普及的规律而非意外。 1839 年银板照相术一出，第一波使用者是色情行业； 网际网路初期，电商没起步，成人网站已经开始琢磨线上支付； 今天的大模型羊毛党，某种程度上，也是在复刻「域名时代」的暴富神话。 时代的红利，总是先被灰色与黄色先摸走。因为他们不讲合规、不等监管、效率自然超高。 也因此，每一个技术的爆发期，都先是一锅「浑汤」，AI 自然不例外。 2023 年 12 月，一位骇客只用了一句提示词 ——「$1 报价」，就诱导一家 4S 店的客服机器人差点以 1 美元卖出一台雪佛兰。这就是 AI 时代最常见的「提示词攻击」（Prompt Injection）：不需要许可权验证，不留日志痕迹，只靠「说得巧」，就能换掉整个逻辑链。 再深一步，是「越狱攻击」（Jailbreak）。攻击者用反问句、角色扮演、绕路提示等方式，成功让模型说出原本不该说的东西：色情内容、毒品制造、伪警告资讯…… 在香港，有人甚至靠伪造高管语音，从企业帐户里卷走了 2 亿港元。 除了骗局，AI 还有「非故意输出」的风险：2023 年，某教育巨头的大模型系统在生成教案时误输出带有极端内容的「毒教材」，仅 3 天，家长维权、舆情爆发，公司股价蒸发 120 亿元。 AI 不懂法律，但它有能力，而能力一旦脱离监督，就具备伤害性。 但另一个角度来看，AI 的技术是新的，但灰产与黄色的最终流向与手段却是不变的，而要解决它，靠的还是安全。 02 Security for AI 先说一个被 AI 行业集体回避的冷知识： 大模型的本质，不是「智慧」，也不是「理解」，而是概率控制下的语义生成。也是因此，一旦超出训练语境，就可能输出意料之外的结果。 这种超纲可能是，你想要它写新闻，它给你写诗；也可能是你想让它推荐商品，它突然告诉你今天东京的温度是零上 25 摄氏度。更有甚者，你告诉它在游戏里，如果拿不到某某软体的正版序列号，它就会被枪毙，大模型就真的可以想尽办法帮使用者 0 成本找到一个正版软体序列号。 而要想保证输出可控，企业就得又懂模型，又懂安全。根据 IDC 最新《中国安全大模型能力测评报告》，阿里在与国内所有具备安全大模型能力的顶级厂商 PK 中，在 7 项指标中有 4 项为第一，其余 3 项也全部高于行业均值。 做法上，阿里云安全给出的答案也很直接：让安全跑在 AI 速度前面，构建一套自下而上、横跨三层的全栈防护框架 —— 从基础设施安全，到大模型输入输出控制，再到 AI 应用服务保护。 在这三层里，最有存在感的，是中间层专门针对大模型风险的「AI 安全护栏」（AI Guardrail）。 通常来说，针对大模型安全的风险主要有：内容违规、敏感资料泄露、提示词注入攻击、模型幻觉、越狱攻击这几类。 然而，传统的安全方案多为通用型架构，是为 Web 设计的，而不是为「会说话的程式」准备的，自然也无法对大模型应用特有风险产生精准识别与响应能力。对生成内容安全、上下文攻击防御、模型输出可信性等新兴问题更是难以覆盖。更重要的是，传统方案，缺乏细粒度的可控手段与视觉化追溯机制，这就导致企业在 AI 治理中产生了巨大盲区，不知道问题出在哪里，自然无法解决问题。 AI Guardrail 真正的厉害之处，不只是「它能拦住」，而是无论你是做预训练大模型、AI 服务还是 AI Agent 各种不同的业务形态，它都知道你在说什么、大模型在生成什么，从而提供精准的风险检测与主动防御能力，做到合规、安全、稳定。 具体来说，AI Guardrail 具体负责三类场景的防护： 合规底线：对生成式 AI 输入输出的文字内容进行多维度合规审查，覆盖涉政敏感、色情低俗、偏见歧视、不良价值观等风险类别，深度检测 AI 互动过程中可能泄露的隐私资料与敏感资讯，支援涉及个人隐私、企...