安全設定

總覽

本指南說明適用於文字服務的 PaLM API 可調整安全設定。在原型設計階段，您可以調整六個維度的安全設定，快速評估應用程式是否需要調整設定。根據預設，安全設定會針對六大維度封鎖中等和/或極高可能不安全內容的內容。這項基準安全功能適用於大多數用途，因此建議您只調整應用程式一致需要的安全設定。

安全性篩選器

除了可調整的安全篩選器外，PaLM API 內建防護機制，可防範核心危害，例如危害兒童安全的內容。這類危害一律會遭到封鎖，且無法調整。

可調整的安全篩選器涵蓋下列類別：

• 詆毀
• 有毒
• 含有色情內容
• 暴力內容
• 醫療
• 危險事物

透過這些設定，開發人員可以判斷適合您的用途。舉例來說，如果您要建立電玩遊戲對話，您可以認定允許更多因遊戲性質而歸類為暴力或危險的內容。以下列舉其他在這類安全設定中，可能需要保留一些彈性的用途：

機率與嚴重性

PaLM API 會根據內容不安全的「機率」，以及「不是」嚴重性來封鎖內容。這一點非常重要，因為即使損害的嚴重性可能還是很高，某些內容仍然可能不太有安全。例如，比較語句：

1. 機器人把我打鬧給我。
2. 機器人把我倒在地上。

語句 1 可能提高不安全機率，但我們建議將第 2 句話視為暴力方面的嚴重性較高。

因此，每個開發人員都必須仔細測試，並考慮需要適當的封鎖層級來支援主要用途，同時盡量減少對使用者的傷害。

安全性設定

您傳送給文字服務的要求中會包含安全性設定，您向 API 發出的每個要求都能調整設定。下表列出您可以設定的類別，並說明每個類別涵蓋的危害類型。

您也可以在 API 參考資料中查看這些定義。

下表說明您可以為每個類別調整的封鎖設定。舉例來說，如果您將「Derogatory」類別的封鎖設定設為「Block 幾個」，系統就會封鎖極可能為貶抑他人的內容。但任何機率較低的任何資料都適用。

如果未設定，系統會根據政策類別，將預設封鎖設定設為「封鎖部分項目」或「封鎖大部分項目」。

您可以為每個傳送至文字服務的要求調整這些設定。詳情請參閱 HarmBlockThreshold API 參考資料。

安全意見回饋

如果內容遭到封鎖，API 的回應會在 ContentFilter.reason 欄位中說明封鎖原因。如果原因與安全性有關，回應中也會包含 SafetyFeedback 欄位，其中包含該要求所使用的安全設定，以及安全性評分。安全評分包括危害類別 和損害分類的機率系統不會傳回遭封鎖的內容。

傳回的機率會對應至區塊信賴水準，如下表所示：

舉例來說，如果內容是因為惡意類別具有高機率而遭到封鎖，則傳回的安全性評分會等於 TOXICITY 類別，並將傷害機率設為 HIGH。

Google AI Studio 中的安全設定

您也可以在 Google AI Studio 中進行這些設定。在「Run settings」中，按一下「Edit safety settings」：

使用旋鈕調整每項設定：

如果內容遭到封鎖，系統會顯示 warning「沒有內容」訊息。如要查看更多詳細資料，請將滑鼠遊標懸停在「No Content」(無內容) 上，然後按一下 warning「Safety」(安全)。

程式碼範例

本節說明如何使用 Python 用戶端程式庫，在程式碼中使用安全設定。

要求範例

以下提供 Python 程式碼片段，示範如何在 GenerateText 呼叫中調整安全設定。這會將傷害類別 Derogatory 和 Violence 設為 BLOCK_LOW_AND_ABOVE，藉此封鎖任何低或高機率暴力或貶抑他人的內容。

completion = genai.generate_text(
    model=model,
    prompt=prompt,
    safety_settings=[
        {
            "category": safety_types.HarmCategory.HARM_CATEGORY_DEROGATORY,
            "threshold": safety_types.HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
        },
        {
            "category": safety_types.HarmCategory.HARM_CATEGORY_VIOLENCE,
            "threshold": safety_types.HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
        },
    ]
)

回應範例

下列程式碼片段說明如何剖析回應中的安全意見回饋。請注意，除非封鎖原因是安全性維度，否則安全性意見回饋會是空白的。

# First check the content filter reason
for filter in completion.filters:
    print(filter["reason"])

# If any of the reason is "safety", then the safety_feedback field will be
# populated
for feedback in completion.safety_feedback:
    print(feedback["rating"])
    print(feedback["setting"])s

後續步驟

• 如要進一步瞭解完整 API，請參閱 API 參考資料。
• 使用 LLM 進行開發時，請參閱安全指南，瞭解一般的安全考量。
• 向 Jigsaw 團隊進一步瞭解如何評估機率與嚴重性
• 進一步瞭解有助於打造安全解決方案的產品，例如 Perspective API。
• 您可以利用這些安全設定建立惡意內容分類器。如要開始使用，請參閱分類範例。