Soul IPO步入新阶段，前瞻性AI布局与风险管控双轮驱动

在Soul推进IPO进程中，其AI技术演进与伦理治理实践成为评估切口之一。平台早期以提升连接效率为核心，后布局生成式AI，始终将业务规范融入技术研发。这种在技术探索初期建立安全框架的做法，为应对复杂治理挑战奠定基础，也为上市进程提供技术责任与风险管控。

据了解，早在2016年上线后，Soul便积极布局人工智能技术，初期以传统机器学习与深度学习为核心，着力优化人与人之间的连接效率，助力用户更高效地找到志同道合的伙伴，并促进自我表达与有效倾听。随着社交网络持续演进，用户对社交体验的需求日趋多元，单一推荐算法已难以全面满足期待。因而在2019年前后，Soul洞察生成式AI的技术潜力，由此逐步启动相关布局，旨在进一步推动社交体验的升级与创新。

“社交是多边或双边关系，良好的社交体验源于双方出色的表达能力。” 陶明表示，Soul 在 AI 技术构建上，一方面致力于增强用户的表达能力，促进人际社交关系，这种技术探索，不仅丰富了平台的社交场景，更让 AI 逐渐成为推动社交体验升级的核心力量，形成了从传统 AI 辅助社交连接到生成式 AI 打造多元社交体验的清晰发展路径。

然而，AI技术的迅猛发展虽赋予其深刻改变社会互动的能力，但若缺乏伦理约束，可能导致隐私侵犯、算法偏见等问题，侵蚀用户信任与社会公险。因此，Soul 始终保持着对 AI 伦理治理的高度警惕。对此陶明强调：“AI 技术的使用与 AI 伦理治理、安全治理，这两方面我们都要抓，且都要抓得住，只有这样才能让业务更好地发展。”他表示， 自开展社交业务以来，Soul 便确立了两大安全底线 —— 用户安全底线与内容安全底线，并围绕这两大底线，逐步构建起完善的社区行为规范与内容安全规范，这些规范成为平台治理社区、保障社交环境健康的重要准则。

当进入 AI 社交发展阶段，Soul 将过往在社区治理中积累的经验，顺利迁移到人机社交场景中。“我们将原来的用户行为规范和内容安全行为规范，直接移植到自身的 AI 模型上，无需采用传统串联式的安全过滤模式。在底层模型的数据治理层面，我们构建了健康绿色、符合站内行为规范的数据与场景数据机制，从根源上为交互提供安全保障。” 陶明的这番言论，揭示了 Soul 将伦理治理融入技术底层的核心思路，也体现出平台在技术创新与伦理治理协同推进上的前瞻性。

陶明向记者表示，作为社交平台，Soul 始终积极推进符合用户安全规范与隐私规范的流程制度体系建设，建立了严格的等保安全保护机制与高标准的安全评估审计流程。在模型训练数据方面，Soul 主要采用平台公域合规数据与网上开源数据集，既保障了数据的合规性，又结合垂直社区数据特点与对社交场景的深入理解，通过技术创新与场景构建，为用户带来情绪价值与信息价值的双重传递。

Soul在数据采集、模型训练等环节建立严格保护机制，确保创新在安全边界内展开。在全球加强AI监管趋势下，这种"发展"与"治理"并重的系统性实践，为其上市故事构筑差异化稳健形象。