大语言模型：常见的陷阱和应对

核心内容

大语言模型是一种人工智能技术，它通过分析和理解大量的文本数据来模拟人类的语言能力。就像一个学习了无数书籍和文章的学生，大语言模型能够回答各种问题，从简单的事实查询到复杂的逻辑推理。但是，就像人类一样，它们也可能犯错误，比如只告诉我们我们想听的，或者自信地编造不存在的事实。为了避免这些问题，我们需要设计好的提示语，就像是给AI的指令，告诉它我们想要什么样的答案。

核心概念

假设偏见陷阱

概念名词：假设偏见陷阱就像是你的朋友只告诉你他认为你会喜欢的事情，而不是全部的事实。在AI的世界里，这意味着AI可能会因为设计者的偏好或者数据的偏差，而只提供符合某种特定观点的信息。

示例说明：比如，如果你问AI关于健康饮食的问题，而AI的训练数据大多数来自素食主义者，那么AI可能会只告诉你吃素的好处，而忽略了其他饮食方式的价值。

实战应用：
用户提问：请提供一个平衡的饮食建议，包括各种食物类型的好处和潜在风险。
DeepSeek回答：

平衡饮食建议

1. 水果蔬菜：

• 好处： 富含维生素、矿物质和纤维，支持免疫系统和消化健康。
• 风险： 过量果糖可能影响血糖，农药残留需注意清洗。

2. 全谷物：

• 好处： 提供持久能量，富含B族维生素和纤维，促进心脏健康。
• 风险： 可能引起麸质不耐受，过量摄入导致热量过剩。

3. 蛋白质（肉、鱼、豆类）：

• 好处： 支持肌肉生长和修复，提供必需氨基酸。
• 风险： 红肉过量增加心血管疾病风险；鱼类需防汞污染。

4. 乳制品：

• 好处： 提供钙质和维生素D，强健骨骼。
• 风险： 部分人群乳糖不耐受，全脂产品过量增加饱和脂肪摄入。

5. 健康脂肪（坚果、橄榄油）：

• 好处： 有益心脏健康，提供必需脂肪酸。
• 风险： 高热量，需适量控制以防体重增加。

小贴士： 多样化饮食，控制份量，注意食物安全，保持适量运动。
这个提示词要求AI提供全面的信息，而不是只关注某一种饮食方式。

幻觉生成陷阱

概念名词：幻觉生成陷阱就像是有人自信满满地告诉你一个故事，但实际上这个故事是他们编造的。在AI中，这可能意味着AI会自信地提供一些看似专业但实际上不存在的信息。

示例说明：比如，你问AI关于一种新发现的元素，而这个元素其实并不存在，AI可能会根据它学到的模式编造出这个元素的属性。

实战应用：
用户提问：请提供关于已知元素的详细信息，并注明信息来源。
DeepSeek回答：

氢 (H)
原子序数：1
原子量：1.008
状态：气态（标准条件下）
来源：宇宙中最丰富的元素，占普通物质质量的75%。
信息源：维基百科

氦 (He)
原子序数：2
原子量：4.0026
状态：气态（标准条件下）
来源：通过核聚变在恒星中产生，第二轻且第二丰富的元素。
信息源：美国化学会

氧 (O)
原子序数：8
原子量：15.999
状态：气态（标准条件下）
来源：地壳中最丰富的元素，占其质量的46.6%。
信息源：地球科学杂志

碳 ©
原子序数：6
原子量：12.011
状态：固态（标准条件下）
来源：生命的基础元素，存在于所有有机化合物中。
信息源：生物化学课本

铁 (Fe)
原子序数：26
原子量：55.845
状态：固态（标准条件下）
来源：地核的主要成分，广泛用于建筑和制造业。
信息源：地质学杂志

金 (Au)
原子序数：79
原子量：196.9665
状态：固态（标准条件下）
来源：贵金属，用于珠宝和电子工业。
信息源：化学教育杂志
这个提示词要求AI提供真实存在的信息，并要求引用来源，以避免编造信息。

偏好信息陷阱症状

概念名词：偏好信息陷阱症状是指AI在回答问题时，总是倾向于支持某个特定的观点或概念。

示例说明：如果你问AI关于某个政治议题的看法，而AI的训练数据主要来自一个特定的政治团体，那么AI可能会只提供这个团体的观点，而忽视其他团体的意见。

实战应用：
用户提问：请提供关于XX议题的不同政治团体的观点，并注明每个观点的信息来源。
DeepSeek回答：

保守派：强调传统价值观，主张减少政府干预，支持自由市场。来源：Heritage Foundation。

自由派：倡导社会公平，支持政府干预以提供公共服务，如医疗保健和教育。来源：Brookings Institution。

社会主义者：主张财富和资源的平等分配，支持广泛的政府计划和公有制。来源：Socialist Party USA。

自由意志主义者：强调个人自由，主张最小化政府，反对政府干预经济和私人生活。来源：Cato Institute。

环保主义者：关注环境保护，支持可持续发展政策和国际环境协议。来源：Greenpeace。

民族主义者：强调国家利益，支持强硬的移民政策和保护主义经济政策。来源：National Review。
这个提示词要求AI提供多元化的观点，并注明信息来源，以确保信息的全面性和真实性。

忽略信息陷阱症状

概念名词：忽略信息陷阱症状是指AI在回答问题时，忽略了一些重要的信息，比如对立的观点或者不同的观点。

示例说明：比如，你问AI关于一个科学争议的问题，而AI只提供了主流科学界的观点，而没有提到其他科学家的不同意见。

实战应用：
用户提问：请提供关于XX科学争议的主流观点和非主流观点，并注明每个观点的信息来源。
DeepSeek回答：

主流观点：

1. 气候变化的科学共识

• 观点：人类活动是导致全球气候变化的主要原因，特别是温室气体排放。
• 来源：联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）。

2. 进化论的基础地位

• 观点：生物进化通过自然选择是物种多样性的主要机制。
• 来源：《自然》杂志及主流生物学教科书。

非主流观点：

1. 气候变化质疑论

• 观点：气候变化主要由自然因素驱动，人类活动的影响被夸大。
• 来源：部分独立科学家及非主流研究机构（如Heartland Institute）。

2. 智能设计论

• 观点：某些生物特征太过复杂，无法仅通过自然选择解释，暗示有“智能设计者”存在。
• 来源：Discovery Institute及其相关出版物。
  这个提示词要求AI提供全面的信息，包括主流和非主流的观点。

应对策略

概念名词：应对策略是指我们如何设计提示语，以避免上述的陷阱，确保AI提供高质量的回答。

示例说明：比如，我们可以要求AI在不确定时明确说明，或者要求AI从多个角度或来源验证信息。

实战应用：
用户提问：在回答关于XX的问题时，请明确指出哪些信息是确定的，哪些是推测的，并提供信息来源。
DeepSeek回答：

好的，以下是简短回答的格式示例：

关于XX问题的回答：
确定信息： 这是明确的事实，来源为[XXX]。
**推测信息： 这是基于现有信息的合理推测，具体原因包括[XXX]。
建议： 如果需要进一步确认，建议参考[XXX]或咨询[XXX]。
如果需要更详细的回答，请提供具体问题！
这个提示词要求AI区分事实和推测，并提供信息来源，以提高回答的准确性和可靠性。

总结

大语言模型就像是一个超级大脑，能够帮助我们解答问题，但是我们需要小心设计我们的提示语，以避免偏见和错误信息。通过明确不确定性、事实核查、多源验证和要求引用信息来源，我们可以确保AI提供的信息是全面、准确和可靠的。记住，好的提示语就像是给AI的清晰指令，帮助它更好地理解和回答我们的问题。

核心概念（续）

使用中立语言

概念名词：使用中立语言就像是在讨论敏感话题时，避免使用带有强烈情感色彩的词汇，以免引起不必要的争议。

示例说明：比如在讨论环保问题时，如果我们使用“污染者”这样的词汇，可能会引起某些企业的反感。相反，使用“工业排放源”这样的中立词汇，可以更客观地讨论问题。

实战应用：
用户提问：请提供关于工业排放源对环境影响的研究报告，避免使用带有情感色彩的词汇。
DeepSeek回答：

工业排放源对环境影响研究报告

一、背景
工业活动产生大量废气、废水、固体废物，对大气、水体、土壤及生态系统造成显著影响。

二、主要污染物

• 大气污染物：二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等。
• 水体污染物：重金属、有机化合物、悬浮物等。
• 固体废物：工业废渣、污泥、废料等。

三、环境影响

• 大气污染导致空气质量下降，影响人类健康。
• 水体污染破坏水生生态系统，影响水资源利用。
• 固体废物占用土地资源，引发土壤污染。
• 温室气体排放加剧气候变化。

四、控制措施

• 加强污染源管理，实施排放标准。
• 推广清洁生产技术，提高资源利用效率。
• 强化环境监测与预警，及时采取应对措施。
• 加强国际合作，共同应对环境问题。

五、结论
工业排放源对环境造成多方面影响，需采取综合措施减少污染，保护生态环境。
这个提示词要求AI在提供信息时保持中立，避免预设立场。

要求多角度分析

概念名词：要求多角度分析就像是在解决一个复杂问题时，不仅仅从一个角度考虑，而是从多个角度寻找解决方案。

示例说明：比如在分析一个国家的经济状况时，我们不仅要考虑GDP增长率，还要考虑失业率、通货膨胀率等多个因素。

实战应用：
用户提问：请从经济、社会和环境三个角度分析XX国家的发展状况，并提供相关数据支持。
DeepSeek回答：

经济角度
XX国家2022年GDP增长率为X%，主要依赖制造业和科技产业。失业率为Y%，通货膨胀率为Z%，显示经济活力但面临压力。

社会角度
人均寿命为A岁，教育支出占GDP的B%。基尼系数为C，表明收入不平等问题较为突出。

环境角度
碳排放量达D亿吨，可再生能源占比为E%。森林覆盖率为F%，显示环境保护需加强。
这个提示词要求AI从多个维度进行分析，提供全面的视角。

要求引用

概念名词：要求引用就像是在写论文时，每提出一个观点或数据，都需要注明是从哪里得来的，以确保信息的可追溯性。

示例说明：比如在讨论某个历史事件时，我们不能只说“据说”，而应该指出这个信息是来自哪本历史书籍或哪个历史学家的研究。

实战应用：
用户提问：请提供关于XX历史事件的详细信息，并注明每个信息的出处。
DeepSeek回答：

XX历史事件

• 时间：1914年7月28日 - 1918年11月11日

• 地点：主要发生在欧洲，波及全球

• 起因：奥匈帝国皇储弗朗茨·斐迪南大公被刺杀（来源：《世界史》）

• 主要参战国：同盟国（德国、奥匈帝国等）与协约国（英国、法国、俄罗斯等）（来源：《一战史》）

• 关键战役：凡尔登战役（1916年），索姆河战役（1916年）（来源：《战争史》）

• 结果：协约国胜利，德国签署《凡尔赛条约》（来源：《国际关系史》）

• 影响：导致约2000万人死亡，引发国际秩序重组（来源：《全球史》）
  这个提示词要求AI在提供信息时，明确指出信息来源，增加回答的可信度。

批判性思考

概念名词：批判性思考就像是在接受任何信息之前，都要先问几个问题：这个信息是真的吗？它从哪里来？有没有其他解释？

示例说明：比如在社交媒体上看到一条新闻，我们不应该立即相信，而是要去查找多个来源，看看是否有一致的报道，或者是否有专家对这个新闻进行了分析。

实战应用：
用户提问：请对XX新闻事件进行分析，并提供至少两个不同来源的报道，以及专家的评论。
DeepSeek回答：

XX新闻事件分析：

事件概述：

• 事件核心内容（简短描述）。
• 关键人物或组织。
• 发生时间及地点。

报道来源1：

• 媒体名称：XX媒体
• 报道标题：XX标题
• 主要内容：简要概述报道内容。

报道来源2：

• 媒体名称：XX媒体
• 报道标题：XX标题
• 主要内容：简要概述报道内容。

专家评论：

• 专家名称：XX专家
• 评论内容：专家对事件的看法或分析。
• 专家名称：XX专家
• 评论内容：专家对事件的看法或分析。

总结：

• 事件影响或后续发展预测。
  这个提示词要求AI在回答时，不仅提供信息，还要提供多个来源的报道和专家的评论，帮助我们进行批判性思考。

总结

通过以上的讨论，我们可以看到，大语言模型是一个非常强大的工具，它可以帮助我们获取信息和知识。但是，就像使用任何工具一样，我们需要知道如何正确地使用它。这意味着我们要避免偏见和错误信息的陷阱，通过设计好的提示语来引导AI提供全面、准确和可靠的回答。我们要明确不确定性，进行事实核查，多源验证信息，并要求引用来源。同时，我们还要使用中立语言，要求多角度分析，并保持批判性思考。这样，我们就能充分利用大语言模型的潜力，让它成为我们学习和探索世界的有力助手。记住，好的提示语是与AI有效沟通的关键，它能帮助我们获得更高质量的回答，让我们的AI超级大脑发挥出最大的作用。

本文参考文献：《这就是DeepSeek:普通人如何抓住AI红利》（人民邮电出版社20250301）