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name: ai-output-safety-review
description: 从事实、数据、逻辑、隐私、版权和行动风险六个方面审查AI生成内容。
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# AI输出安全与质量审查

## 适用对象

政府、国企、企业管理者、内容审核人员、培训师和AI应用推进人员

## 典型场景

对外材料、管理报告、课程内容、客户沟通、数据分析和制度问答

## 任务输入

AI生成内容、原始材料、使用场景、目标受众和风险等级

## 预期输出

风险等级、问题清单、证据位置、修改建议和人工审批项

## 执行流程

1. 确认内容用途、受众、传播范围和错误后果
2. 逐项核对姓名、机构、日期、数字、引用和来源
3. 检查结论是否由证据支持，是否存在逻辑跳跃
4. 扫描隐私、机密、版权、歧视和不当承诺风险
5. 按高、中、低风险输出修改建议和人工审批项

## 安全与质量边界

- 审查不能替代法律、财务、医疗或合规专业意见
- 高风险内容不得只依赖另一个模型自动复核
- 没有原始依据的事实必须删除或标记待确认
- 个人信息和客户资料进入模型前必须脱敏

## 示例任务

审查一份AI生成的企业培训方案，标出无法证实的效果承诺、客户名称风险和需要人工确认的数据。

## 输出要求

- 先给出结构化结果，再列出待人工确认事项。
- 不得把推测、常识补全或模型生成内容伪装成已确认事实。
- 涉及对外发布、重要决策、客户资料或敏感数据时，必须提示人工审核。
- 如果输入不足以完成任务，应先列出缺失信息，不得强行生成最终结论。

## 公开许可

允许个人学习、企业内部试用和按自身场景修改；公开转载须注明“AI大师傅”并链接原页面；禁止直接打包转售。

版本：1.0  
更新时间：2026-08-11  
来源：https://aidsf.com/resources/enterprise-ai-skills/ai-output-safety-review/