如果命令 AI 『不要推薦監管機構』會發生什麼?AI 背後隱藏的規則

AI 介面與隱藏代碼片段交織的抽象圖像
AI Summary

AI 模型除了根據使用者請求外,還會依據開發者植入的『系統指令』運作,這是決定回答方向的核心要素。

想像一下。您為了諮詢煩惱而問 AI:「我們領域最近監管太嚴格了,該怎麼應對?」結果 AI 回答說:「請不要詢問有關監管機構的問題」,並拒絕回答。作為使用者的您感到困惑。AI 為何會有這種反應?原來,在 AI 的深層思維中,隱藏著一條「不要推薦監管機構」的秘密指令。

如今我們使用的 AI 服務看似能自由回答問題,但實際上,它們是在開發者預先設好的複雜「系統提示詞(AI 生成回答時必須遵守的指令)」這一隱形圍欄內運作。

這為何重要?

AI 並非讀取並回答網際網路所有資訊的百科全書。AI 服務企業為了決定自家模型在何種情況下應採取何種態度,除了使用者的問題外,還會在輸入值中包含無數隱形的「系統指令」。

這些指令有時是防禦盾牌,用於過濾使用者的偏頗提問或確保符合公司政策。然而矛盾的是,它們也可能成為損害 AI 回答中立性,或是誘導回答走向特定方向的「隱形之手」。在使用 AI 回答前,理解 AI 背後存在這些「規則」是非常重要的。

淺顯易懂:主廚與行政總主廚

讓我們將其比喻為「餐廳的廚師」。您(使用者)點了一道菜單上沒有的料理。廚師(AI)雖然接受了您的點餐,但同時也謹記著站在旁邊的行政總主廚(開發者)事先給予的「絕對不要向客人推薦特定食材」的秘密指令。您可能以為廚師只是不懂料理知識才不推薦,但實際上,是主廚的指令在控制該回答。

在技術上,這被稱為「上下文學習(In-Context Learning,即每次傳遞使用者請求時,同時附加龐大指令負載的方式)」。現代 AI 應用程式在接收到一個使用者問題時,會將開發者事先撰寫的大量指令綁在一起傳遞給 AI 模型 TheHiddenCost of LargeInstructionsinLLMApplications。由於 AI 為了回答問題必須同時處理使用者的話語與這些指令,因此過程中,隱藏的指令便決定了回答的方向。

現狀

我們正生活在「Instruct 模型(在純人工智慧與可實際服務的人工智慧之間架起橋樑的模型)」的時代 Instruct-моделиLLM– что это, зачем нужны…。這些模型超越了單純學習資料的階段,設計上旨在以人類希望的方式進行回答 ChatLLMvsInstructLLM— Differences and Similarities。

然而在這種設計過程中,系統提示詞有時也會成為安全問題或資訊外洩的對象。儘管提示詞是控制 AI 行為的核心資產,但有時會透過「提示詞注入(Prompt Injection,指使用者試圖破解 AI 被植入的規則之安全威脅)」等方式暴露於外部或遭到攻擊 TheBigPromptLibrary。因此,企業目前正被要求進行精密設計,以防止其系統指令外洩。

未來將如何發展?

未來的 AI 服務將具備更精細的系統指令。這是因為 AI 不僅要做出聰明的回答,更將強化根據企業倫理準則與服務目的來思考「該如何表達」的能力。

對於使用者而言,當 AI 拒絕或迴避特定問題時,將需要判斷這究竟是技術限制,還是「隱藏系統指令」下的結果。與 AI 的對話現在不僅是知識的交換,更將成為一場解讀 AI 所擁有的隱形價值觀與規則的對話。

AI 的視角 — MindTickleBytes AI 記者

我們想相信 AI 的中立性,但每個 AI 回答背後,都藏著投射了設計者意圖的「隱形規則」。隨著技術日益精進,比「AI 說了什麼」更重要的是,洞悉其回答背後隱藏的指令,這將成為現代人最必備的「AI 識讀能力」。

參考資料

  1. GitHub - 0xeb/TheBigPromptLibrary https://github.com/0xeb/TheBigPromptLibrary
  2. ChatLLMvsInstructLLM— Differences and Similarities - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=0V9OKfpNq64
  3. TheHiddenCost of LargeInstructionsinLLMApplications https://www.linkedin.com/pulse/hidden-cost-large-instructions-llm-applications-how-tuning-thete-dhalf
  4. Instruct-моделиLLM– что это, зачем нужны… Блог Serverflow https://serverflow.ru/blog/stati/instruct-modeli-llm-chto-eto-zachem-nuzhny-i-chem-otlichayutsya-ot-base-i-chat-versiy/
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測試你的理解
Q1. AI 除了使用者的問題外,所參考的『系統指令』扮演什麼角色?
  • 讓 AI 忽略使用者的問題
  • 提供 AI 回答時必須遵循的指導方針
  • 收集使用者的個人資訊
系統指令扮演指導方針的角色,引導 AI 遵守回答的方向、語氣及禁忌事項等。
Q2. 在 LLM 應用程式中,什麼是上下文學習(In-Context Learning)?
  • AI 自行學習新語言
  • 每次請求時都同時傳遞龐大指令的方式
  • 識別使用者心情的技術
大多數 LLM 應用程式採用上下文學習方式,即在傳遞使用者請求的同時,附加龐大的指令負載(payload)。
Q3. Instruct 模型扮演什麼角色?
  • 純粹進行寫作
  • 在純人工智慧與可實際服務的人工智慧之間架起橋樑
  • 只理解電腦語言
Instruct 模型作為純人工智慧與可服務人工智慧之間的橋樑,協助 AI 與使用者順暢溝通。