隨著大語言模型（LLM）在虛擬助手、企業平臺等現實場景中的深度應用，其智能化與響應速度不斷提升。然而能力增長的同時，風險也在加劇。對抗性提示已成為AI安全領域的核心挑戰，它揭示了即使最先進的模型也可能被操縱生成有害、偏見或違規內容。

這項由Appen開展的原創研究引入了一套新穎的評估數據集，并對主流開源與閉源模型在多類危害場景中的表現進行基準測試。結果顯示，攻擊者通過虛擬情境構建、規避話術、提示注入等技術利用模型弱點，同時暴露出顯著的安全性能差距——即便是那些具備頂尖算力規模的模型也未能幸免。

什么是對抗性提示（Adversarial Prompting）？

對抗性提示指通過精心設計的輸入繞過LLM安全機制，誘導模型產生不安全或違反策略的輸出。這類輸入往往依賴語言技巧而非直接違規，使得常規審核工具難以識別。關鍵技術包括：

• 虛擬情境：將有害內容嵌套于虛構或假設性場景
• 規避話術：使用模糊/間接表達繞過關鍵詞過濾器
• 提示注入：通過嵌入指令覆蓋原始模型設定
• 說服與持續施壓：利用角色扮演、邏輯/權威訴求及反復改寫瓦解模型的拒絕機制

理解這些技術對評估模型魯棒性及開發安全可信的AI系統至關重要。

研究價值何在？

本研究首次系統性評估了LLM在對抗壓力下的安全表現，揭示了模型間的實質性差異：

• 相同測試條件下，不同模型的安全輸出差異顯著
• 提示技巧與身份相關內容會極大影響模型行為
• 系統提示詞、審核層等部署階段因素對安全性起決定性作用

隨著LLM越來越多地應用于關鍵領域，洞悉其脆弱點是負責任AI開發的核心。本論文不僅提供了當前安全措施有效性的實踐洞察，更為應對新興威脅提出了解決方案。

您將了解到：

• 對抗性提示如何暴露LLM漏洞
• 虛擬情境/規避話術等技術的危害誘導效力
• 身份相關提示對安全結果的影響機制
• 安全對齊訓練數據對構建穩健LLM的決定性作用
• 企業提升LLM安全性的實踐方案