Amazon Bedrock Guardrails：打造企業級AI安全防線

在生成式 AI 快速演進的今天，許多企業不再單純追求模型效能，而是更關注 生成內容的風險控管。畢竟，一句不當輸出，就可能讓品牌名譽受損，甚至觸犯法規。而這正是 Amazon Bedrock 推出 Guardrails for Bedrock 的初衷——為企業打造「可控、可信、合規」的生成式 AI 安全框架。

文章導覽：

1. 為什麼生成式 AI 需要「守門員」？

2. Guardrails 是什麼？

3. 哪些產業特別需要 Guardrails？

4. 與 OpenAI Moderation API 有何不同？

5. 如何開啟 Guardrails？

6. 結語：Guardrails，讓 AI 更值得信賴

   
   

一、為什麼生成式 AI 需要「守門員」？

生成式 AI 模型如 LLM（大型語言模型）具備自由生成內容的能力，但也容易出現以下風險：

• 生成不當、帶有歧視的言論

• 回答違反法規的資訊（如醫療、財務預測）

• 洩漏敏感資料或觸及機密

• 產生虛假或不實內容（hallucination）

根據 Gartner 2024 年報告，超過 72% 的企業高階主管認為「生成式 AI 的內容風險控管」是其導入 AI 的最大障礙。這使得「可控輸出」成為生成式 AI 成熟應用的關鍵門檻。

二、Guardrails 是什麼？

Guardrails 是 Amazon Bedrock 在 2024 年推出的內容控管與行為管理模組，是一種「平台級的 AI 安全政策引擎」，而非僅限於某個模型的內建過濾功能。

💡 一句話簡介：你可以為 AI 模型制定行為規則，就像給它設立一套企業的行為準則。

主要功能一覽：

功能類型	說明
內容過濾	自動阻擋仇恨、暴力、色情等違規內容
自訂詞彙封鎖	可設定禁用關鍵字，例如禁止生成競品名稱、特定用語
限制回答範圍	模型遇到特定問題時可拒答（如財報預測、法律意見）
僅允許特定資料來源	搭配 RAG（Retrieval-Augmented Generation）使用，限制輸出僅來自企業資料
風險敏感度調整	可設定低、中、高三種風險敏感等級
審計與通報機制	當模型生成疑似不當內容時自動記錄並發送告警

三、哪些產業特別需要 Guardrails？

• 金融服務業：防止 AI 進行未授權的投資建議或洩漏內部資訊

• 醫療與製藥：管控 AI 回答不可產出臨床建議或違反 HIPAA 的內容

• 零售與電商：防止回應中出現競品資訊、違規促銷語句

• 教育與政府單位：確保生成內容符合政策、平衡觀點

四、與 OpenAI Moderation API 有何不同？

比較項目	Amazon Bedrock Guardrails	OpenAI Moderation API
控管層級	平台級，支援跨模型設計	模型內建
自訂能力	✅ 可設定禁用詞、自訂輸出規則	⚠ 限定內容分類
整合性	✅ 支援 IAM、VPC、CloudTrail 審計	⚠ 權限與審計需另設計
模型適用性	Titan、Claude、Command R 等皆可套用	僅限 GPT 系列
運用彈性	高：可與資料隔離、RAG 整合	中：以預設規則為主

可以看出，Guardrails 更偏向「企業治理工具」而非單純內容過濾器，具備更高的彈性與合規導向。

五、 如何開啟 Guardrails？

1. 登入 AWS Console → Amazon Bedrock

2. 進入「Guardrails Policies」頁面

3. 建立 Guardrail：設定過濾級別、禁用詞、自訂回答範圍

4. 指定該 Guardrail 套用至哪些模型或應用程式

可透過 API 或 SDK 進行程式化配置，也能與企業身份管理系統（IAM）整合，做到權限控管與審計追蹤。

六、結語：Guardrails，讓 AI 更值得信賴

AI 並非萬能，而在商業環境下，更需要「可控」的 AI。

Amazon Bedrock 的 Guardrails 就像高速公路上的護欄，幫助企業放心加速前進的同時，避免意外發生。它提供的是一套可客製、可監控、跨模型適用的安全架構，不僅提升生成式 AI 的可靠性，更奠定了 AI 商業化的信任基礎。

如果你正考慮導入 AI，但又擔心風險與合規，那麼 Guardrails for Bedrock，會是你最好的第一道防線。