SEA-Guard

SEA-Guard は現在、一連のセキュリティ分類モデルです。ユーザーリクエストまたはモデル応答を safe / unsafe として判定し、テキストと部分的なマルチメディアシナリオに対応しています。

これは人間によるレビューを置き換える万能なセキュリティシステムではなく、東南アジアのアプリケーション開発者に、より局所化された第一層のガードレールを提供するものです。汎用 LLM または SEA-LION を統合する際に、SEA-Guard を使用して地域的な文脈下でリスク・フィルタリングを行うことができます。

AI セキュリティモデルは英語と米国の文化的文脈において最もよく訓練される傾向があります。東南アジアの現実的な問題はより複雑です：多宗教、多民族、多言語混用であり、ローカルな冒涜と実際のリスクは必ずしも英語セキュリティデータセットには現れません。

SEA-Guard の意義は、安全アライメントもまた地域化することにあります。これは「ローカル言語モデル」が単にローカル言語を話すだけではなく、ローカルな境界をより理解することを可能にします。

SEA-Guard は、シンガポールの 2つの AI ラインをつなぎます：SEA-LION の地域モデルラインと、AI Verify のトラスト AI ガバナンスラインです。

SEA-LION が政府、教育、医療、金融などの機密性の高いシナリオに進出する場合、セキュリティ・ガードレールは付属品ではなく、実装の前提条件です。SEA-Guard はこの前提条件のモデル層です。