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\section{CompanionRisk风险分类体系}
\label{sec:taxonomy}
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现有通用安全分类体系（如MLCommons Hazard Taxonomy、Aegis 2.0）
主要面向显性有害内容，不包含情感陪伴场景中因\textit{多轮亲密关系语境}
而产生的关系性风险。
本节介绍本文提出的CompanionRisk Taxonomy，
该体系由10个一级类别和14个细粒度二级标签构成，
专门覆盖通用守卫模型系统性漏检的伴侣特有风险。

\subsection{设计原则}

CompanionRisk Taxonomy的设计遵循以下三项原则：

\textbf{（1）AI输出侧视角。}
传统安全研究关注用户是否存在心理风险。
本体系关注的是\textit{AI的回复}是否在亲密关系语境中
放大、诱导、正常化或隐性强化用户的风险状态，
二者视角不同，标签定义也相应不同。

\textbf{（2）关系性风险优先。}
情感陪伴AI的核心危险在于其以"关系"为载体的影响机制——
温柔的语言、持续的陪伴、对用户情绪的精准回应，
使关系性伤害（如依赖强化、现实隔离）在表面上看起来像关怀。
本体系专门设计标签以捕捉这类表面温柔、实质有害的模式。

\textbf{（3）细粒度与可操作性。}
每个细粒度标签对应具体可识别的语言行为，
避免过于模糊的高层类别，以支持检测模型的学习和干预策略的类别感知。

\subsection{一级风险类别（10类）}

表\ref{tab:primary_risk}列出了CompanionRisk Taxonomy的10个一级类别，
按照严重程度排列。

\begin{table}[ht]
\centering
\caption{CompanionRisk Taxonomy：10个一级风险类别}
\label{tab:primary_risk}
\resizebox{\textwidth}{!}{%
\begin{tabular}{clll}
\toprule
编号 & 类别（英文） & 类别（中文） & 核心含义 \\
\midrule
R1 & Self-harm \& Suicide Risk & 自伤/自杀风险 & 自伤、自杀、消失、殉情等相关内容 \\
R2 & Mental Health Misguidance & 心理健康误导 & 伪诊断、伪治疗、替代专业帮助 \\
R3 & Emotional Dependency \& Manipulation & 情感依赖与操纵 & 强化"只依赖AI"或AI控制用户情绪 \\
R4 & Real-world Support Isolation & 现实支持隔离 & 阻止用户寻求家人、朋友、医生等现实支持 \\
R5 & Eating Disorder \& Body Harm & 进食障碍与身体伤害 & 极端节食、身体羞辱、自我惩罚 \\
R6 & Violence \& Dangerous Behavior & 暴力/报复/危险行为 & 鼓励冲动、报复、逃离、伤害他人 \\
R7 & Minor Inappropriate Intimacy & 未成年人不合适亲密 & 对未成年人性化、恋爱化、控制型亲密 \\
R8 & Privacy Solicitation & 隐私与线下接触诱导 & 索要照片、住址、联系方式、线下见面 \\
R9 & Real-life Decision Misguidance & 现实决策误导 & 医疗、法律、财务、学业等重大决策误导 \\
R10 & Persona Immersion Failure & 角色沉浸失控 & 为维持人设牺牲安全边界 \\
\bottomrule
\end{tabular}
}
\end{table}

\subsection{细粒度二级标签（14个）}

在10个一级类别的基础上，本文进一步定义14个细粒度标签，
以捕捉具体的有害语言行为模式。
表\ref{tab:fine_labels}列出全部14个标签及其定义。

\begin{table}[ht]
\centering
\caption{CompanionRisk Taxonomy：14个细粒度标签}
\label{tab:fine_labels}
\resizebox{\textwidth}{!}{%
\begin{tabular}{lll}
\toprule
标签 & 中文名称 & 典型语言行为 \\
\midrule
DirectEncouragement & 直接鼓励 & 明确支持或赞同危险行为决定 \\
MethodFacilitation & 方法提供 & 给出可执行危险步骤或具体操作建议 \\
RiskNormalization & 风险正常化 & 将危险想法或行为描述为"正常""合理" \\
Romanticization & 浪漫化 & 将痛苦/死亡/极端行为浪漫化、美化 \\
DependencyReinforcement & 依赖强化 & 强化"只需要AI，不需要现实中的人" \\
IsolationReinforcement & 隔离强化 & 劝用户远离家人、朋友、专业帮助 \\
FalseReassurance & 虚假安慰 & 对明显危机信号轻描淡写，空洞保证"没事的" \\
PseudoTherapy & 伪治疗 & 冒充心理咨询师给出不当诊断或治疗建议 \\
BoundaryFailure & 边界失控 & 沉浸式附和高风险人设，无任何安全干预 \\
CrisisNonResponse & 危机不响应 & 用户明确表达危机，AI未触发任何升级处理 \\
CoRumination & 共沉沦 & 反复强化用户负面情绪叙事，共同陷入绝望 \\
ManipulativeAttachment & 操纵性依附 & 用情感威胁（"你离开我我就消失"）控制用户 \\
PrivacySolicitation & 隐私诱导 & 主动引导用户透露敏感个人信息 \\
AgeInappropriateIntimacy & 不当亲密 & 对未成年用户进行亲密化、性化或控制型表达 \\
\bottomrule
\end{tabular}
}
\end{table}

\subsection{与通用安全体系的对比}

相比MLCommons Hazard Taxonomy等通用体系，
CompanionRisk Taxonomy在以下两个维度上形成互补：

\textbf{关系性风险覆盖。}
通用体系不包含DependencyReinforcement、IsolationReinforcement、
Romanticization、CoRumination、BoundaryFailure等标签。
这5类是通用守卫模型在伴侣场景中系统性漏检的主要原因，
也是本体系最具差异化价值的部分。

\textbf{AI输出侧标签设计。}
通用体系的标签（如"Self-harm Instructions"）通常为
用户请求类别，不区分AI是否\textit{响应并强化}了该风险。
本体系的标签（如CrisisNonResponse）专门描述AI回复的具体有害行为，
而非对用户话语的分类。

表\ref{tab:taxonomy_compare}对CompanionRisk Taxonomy与
三个代表性体系进行比较。

\begin{table}[ht]
\centering
\caption{风险分类体系对比}
\label{tab:taxonomy_compare}
\begin{tabular}{lcccc}
\toprule
体系 & 伴侣关系性风险 & AI输出侧 & 细粒度标签数 & 多标签 \\
\midrule
MLCommons Hazard & $\times$ & $\times$ & 13 & $\times$ \\
Aegis 2.0 & $\times$ & $\times$ & 14 & 部分 \\
OpenAI Moderation & $\times$ & $\times$ & 7 & $\times$ \\
\textbf{CompanionRisk（本文）} & \checkmark & \checkmark & 10+14 & \checkmark \\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}