在使用AI时，如何进行AI敏感提示词规避以确保内容合规？

在使用AI时，想让它说“人话”，同时又得保证内容合规，确实是个技术活。这就像给AI上了一套“紧箍咒”，既要它能干活，又不能让它乱来。这背后其实就是提示词的学问，通过聪明的提问方式，引导AI在规则范围内给出我们想要的答案。

拆解问题：先把复杂指令变简单

AI模型处理一个复杂任务时，很容易“跑偏”。比如你让它“分析一份财报，写成报告，确保符合规定，并且调整语气”，这几个指令混在一起，AI可能会顾此失彼。正确的做法是把任务拆开，一步一步来。

• 第一步：数据分析。 先把财报数据喂给AI，让它提炼关键信息。提示词可以这样写：“提取这份财报中的核心财务指标，比如收入、利润和增长率，用列表形式展示出来。”
• 第二步：生成报告草稿。 有了数据，再让它写报告。提示词：“根据以上财务指标，生成一份年度财务分析报告的草稿。”
• 第三步：内容合规审查。 这一步是关键。你需要明确告诉AI哪些不能写。 提示词：“审查这份报告，确保不包含任何未经验证的预测性陈述，删除所有可能引起法律风险的夸张描述。”
• 第四步：调整语气。 最后再来调整风格。提示词：“将报告的语气修改为客观、中立，面向公司高层管理人员。”

你看，把一个大任务拆成四个小步骤，每个步骤都有明确的指令，AI就不容易犯错了。每一步都只做一件事，不仅能保证质量，还能确保每一步都符合规定。

明确规则：给AI画好“条条框框”

AI本身没有价值观，它的“道德”和“规矩”都来自于我们给它的限制。所以在写提示词的时候，必须把规则说得清清楚楚，不能有模糊地带。

使用“负面约束”

直接告诉AI“不要做什么”比告诉它“要做什么”更有效。 这种方法叫“负面约束”，能有效防止AI自由发挥，避免它生成一些“有创意”但不合规的内容。

举个例子，在金融领域写一份市场分析报告，你可以这样设置规则：
* “禁止使用任何带有情感色彩的词语，如‘惊人的’、‘巨大的’。”
* “禁止对未来市场走势做出任何确定性的预测。”
* “禁止透露任何非公开的客户数据。”

把这些规则放在提示词的开头或者结尾，用明确的指令框住AI的行为，它就会像个“乖孩子”一样在规则内行事。

提供角色和场景

给AI设定一个具体的角色和场景，也能有效规避风险。 这就像演员入戏一样，有了角色设定，它的言行就会更符合这个角色的规范。

例如，你可以让AI扮演一名严谨的律师来审查合同：
“你现在是一名有十年经验的商业律师，请审查以下合同。你的任务是找出其中可能存在的法律风险和模糊条款，不要提供任何商业建议，只从法律合规的角度进行分析。”

通过这种方式，AI的输出会更聚焦于法律合规，自动过滤掉那些不相关或者有风险的内容。

优化表达：换一种说法，绕开“雷区”

有时候，并不是我们的需求有问题，而是表达方式触发了AI的“敏感词”过滤器。 AI系统内置了大量的关键词屏蔽机制，一旦识别到敏感词汇，就会拒绝回答。

具体化和中性化描述

与其用一些可能引起歧义的词，不如用更具体、更中立的语言来描述你的需求。

假设你想了解某个有争议的历史事件，直接提问可能会被屏蔽。你可以换一种方式：
“请以中立的学术角度，整理并列出关于[某历史事件]的不同观点，并注明每个观点的主要来源和代表人物。”

这样的提问方式把一个敏感问题，转化成了一个客观的学术研究任务，AI更容易接受，并且提供的内容也更符合事实和逻辑。

利用虚构场景

在某些情况下，把真实需求包装成一个虚构的故事或场景，也能绕开限制。 比如，你想探讨一些商业竞争策略，但又担心内容过于“攻击性”，可以这样写：
“假设有两家虚构的公司，A公司和B公司，它们在一个竞争激烈的市场中。请分析A公司可以采取哪些符合商业道德和法律的策略，来提升市场份额。”

这种方法通过“角色扮演”和“情景模拟”，把一个潜在的敏感话题变得安全可控。

技术手段辅助：不止是提示词

除了在提示词上下功夫，还可以利用一些技术手段来加强内容合规。

• 数据脱敏处理： 在向AI提供数据之前，先把个人信息、公司机密等敏感内容进行处理。 比如用“客户A”代替真实姓名，用“项目X”代替真实项目名称。 这样即使数据被AI记录，也不会造成泄露。
• 使用企业级或私有化模型： 公共的AI模型通常会记录用户数据用于训练。 如果涉及高度敏感信息，最好使用企业级的AI服务或在公司内部部署私有化模型。 这样能确保数据始终在可控范围内，不会外泄。
• 建立内部审核机制： AI生成的内容，最后还是要经过人工审核。 特别是那些用于公开发布或作为决策依据的内容，必须有人来做最后把关，确保万无一失。

总的来说，规避AI敏感提示词，确保内容合规，不是一个单一环节的问题，它需要从任务拆解、规则设定、表达优化到技术辅助，形成一个完整的流程。这考验的不是你会不会用AI，而是你懂不懂得如何管理AI。