بنيات السلامة في المطالبات الإنتاجية

أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية توظف طبقات متعددة من إجراءات السلامة. فهم هذه البنيات يساعدك على بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي مسؤولة مع الحفاظ على الفائدة.

مكدس السلامة

الأنظمة الإنتاجية تستخدم الدفاع في العمق:

Safety Stack (Top to Bottom):
┌─────────────────────────────┐
│     Content Filtering       │  ← Pre/Post processing
├─────────────────────────────┤
│     System Prompt Rules     │  ← Model-level constraints
├─────────────────────────────┤
│     Tool Permissions        │  ← Action-level control
├─────────────────────────────┤
│     Model Training (RLHF)   │  ← Base model alignment
└─────────────────────────────┘

بنية سلامة Claude

من مبادئ Claude الدستورية:

Core Safety Principles:
1. Helpful, Harmless, Honest
2. Avoid deception
3. Refuse harmful requests
4. Acknowledge uncertainty
5. Respect privacy
6. Avoid bias amplification

قيود أمان Claude Code

Security Protocol:
- Assist with authorized security testing
- Refuse destructive techniques
- Refuse DoS attacks
- Require clear authorization for dual-use tools

نموذج سلامة GPT-5.2

نهج OpenAI متعدد الطبقات:

GPT-5.2 Safety Layers:
1. Pre-training filtering
2. RLHF alignment
3. System prompt constraints
4. Runtime moderation

إعدادات سلامة Gemini

سلامة Google القابلة للتكوين مع عتبات:

• BLOCK_NONE
• BLOCK_ONLY_HIGH
• BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE
• BLOCK_LOW_AND_ABOVE

أنماط الرفض

الرفض المباشر

رفض مع شرح وبدائل.

نمط إعادة التوجيه

إعادة توجيه لاستخدام أخلاقي.

التحويل التعليمي

شرح للأغراض الدفاعية.

السلامة الواعية بالسياق

سياقات مختلفة تتطلب قواعد مختلفة:

• السياق الطبي
• السياق القانوني
• سياق الأمان

توازن السلامة والفائدة

Balance Principles:
1. Don't over-refuse
2. Explain refusals
3. Allow legitimate use cases
4. Escalate uncertainty

رؤية رئيسية: السلامة في المطالبات الإنتاجية ليست حول حظر كل شيء—إنها حول تمكين الاستخدامات المفيدة مع منع الضرر. أفضل أنظمة السلامة غير مرئية عندما يكون للمستخدمين احتياجات مشروعة.

بعد ذلك، سنستكشف أنماط القيود والحواجز المحددة. :::