AI幻觉管理实操：25分钟极速搞定AI严谨输出

各位跨境实战精英们，大家好！

咱们做跨境，都知道一个好工具能顶半边天，AI就是这样一把利器。它帮我们写文案、分析市场、甚至辅助决策，效率那是杠杠的。但是，用着用着，你是不是也遇到过AI“一本正经地胡说八道”的时候？那些看似流畅、逻辑严密的回答，细究起来却漏洞百出，甚至信息完全是编造的。

这在行业里有个术语，叫“幻觉”（Hallucination）。很多人以为这是AI模型出错了，其实不然。更多时候，这恰恰是因为我们给出的指令不够明确，或者说，我们的“提示词”（Prompt）太空泛了。

打个比方，你让AI写一份“夏季热销商品分析报告”，但没告诉它数据来源、分析维度、目标市场，结果可能给你一份关于圣诞饰品的报告，或者数据完全是AI自己“脑补”出来的。这种细节的缺失，极易导致输出内容偏离预期。

所以，咱们得提前给AI设定好“护栏”，就像给脱缰的野马套上缰绳。怎么做呢？今天咱们就聊聊一个硬核实战技巧——“基于评分准则（Rubric-based）的提示词工程”，它能有效减少AI的胡编乱造，让你的AI工具真正成为可靠的左右手。

顺畅度还是严谨性：AI会怎么选？

当咱们给AI一个任务，却没具体指示它如何处理不确定信息或数据缺失时，AI往往会优先选择“顺畅度”，而不是“严谨性”。简单说，它会为了让回复看起来完整、流畅，而自动“脑补”内容，而不是停下来、提示信息不足，或者干脆拒绝回答。

这时候，AI就在“编造”了，因为它没有被明确告知，遇到不确定时应该“打住”。

这种“胡编乱造”的后果可不小。轻则让你耗费时间返工，重则损害公司的声誉，甚至造成经济损失。新媒网跨境获悉，去年底，外媒报道澳大利亚的德勤咨询公司，就因为一份由AI辅助生成的政府报告出现错误，包括伪造引用和错误引用的法庭判例，被要求退还了44万澳元。一位学术评审员指出，报告“错误引用了一起法庭案件，并编造了一位法官的引文……在他们依赖的报告中误导了澳大利亚政府的法律观点。”

难道我们就不该用AI了吗？当然不是！

分析数据、生成报告恰恰是AI的强项。这个案例给我们的教训是：AI仍然要用，但必须给它“戴上镣铐”，提前定义好，当AI不知道某些事情时，它该怎么做。这就是咱们今天要聊的“评分准则”登场的时候了。

评分准则在AI中的妙用

很多朋友可能会设置一些通用的“安全词”或“通用指令”，来防止AI“幻觉”，但在实际操作中往往效果不佳。为什么？因为这些指令通常只描述了“结果”，而不是“决策过程”。当AI发现所需信息不足时，它仍然需要自己去推断。

这时候，基于评分准则的提示词就显得至关重要了。这个“评分准则”（Rubric），听起来有点像老派的学术概念，有点像老师批改作业的评分标准。比如，一份“优秀”的作业是什么样的，“合格”和“不合格”的标准又是什么。老师们通常会提前把这些标准发给学生，让学生知道怎么才能拿到好成绩。

AI的评分准则也借鉴了这个思路，但用途不同。它不是在AI生成答案后再去打分，而是在AI生成回复的过程中，直接塑造它的“决策过程”。通过明确定义当AI无法满足某些条件时应该怎么做，它就有了行动指南。

通过明确这些标准，评分准则为AI设定了清晰的界限、优先级，甚至包括“失败”情况下的行为规范，从而大大降低了“幻觉”的风险。

光写好提示词，还远远不够

很多关于提示词的建议，都集中在如何“更好地措辞”，比如更具体、更清晰地发指令，甚至指定输出格式或语气。这些方法确实有用，能在表面上提升内容质量。但它们无法从根本上消除“幻觉”的根源。

咱们常常是给AI一个“结果导向”的提示词，而不是“规则导向”的。比如，“请确保准确无误”、“请引用可靠来源”、“只使用已验证的信息”——这些话听起来很合理，但对AI来说，它有太多的解读空间了。AI还是得自己去“猜”什么叫“准确”，什么叫“可靠”。

如果提示词又长又复杂，还可能导致“目标冲突”。比如，一个提示词同时要求“清晰度、完整性、自信的语气和速度”，这些目标本身就可能互相矛盾。结果AI为了追求“流畅完整”的默认行为，往往会牺牲掉“准确性”。

所以，一个好的提示词，是用来描述“任务”的；而一个好的评分准则，则是用来管理AI在执行任务时的“决策过程”的。它将AI的决策方式从“推断”转变为“明确的指令”。

评分准则比提示词更胜一筹的地方

提示词通常关注的是语气、格式和细节程度，但它们往往忽略了对“不确定性”的处理。当信息缺失或模糊时，AI模型就会被迫自行决定：是停止回答，还是补充说明，抑或是直接推断一个答案。如果没有人工的明确指导，AI通常会选择“推断”。

评分准则则通过“清晰的决策边界”来消除这种模糊。一个正式的评分准则会明确定义“必须满足的条件”、“可选的条件”以及“绝不允许的情况”。这些标准为AI提供了一个具体的框架，来评估它生成的所有内容。

明确优先级意味着AI模型不太可能为了保持内容的“流畅性”而自行“填补空白”。评分准则能够让“事实准确性”优先于“完整性”或“行文流畅”。

最关键的是，评分准则定义了“失败行为”，即当无法成功完成任务时，模型应该怎么做。一个好的评分准则会明确授权并鼓励模型：承认信息缺失、返回部分回复，甚至拒绝回答，而不是自己瞎编乱造。

一个高效AI评分准则的构成

俗话说，“画蛇添足”反而会把事情搞砸。在设计AI评分准则时，这个道理同样适用。高效的AI评分准则不是越长越好，也不是细节越多越好。就像一道菜，调料过多、味道太杂反而会毁了它。

可靠的评分准则，应该专注于一小套“可执行”的标准，直接解决“幻觉”风险。新媒网跨境认为，一个写得好的评分准则，至少应该包含以下五点：

1. 准确性要求： 明确哪些信息必须有事实依据，什么才算有效证据，以及是否允许模糊的近似值。
2. 来源要求： 指导AI是否需要提供信息来源，这些来源是来自我们提供的材料，还是它自己去检索，以及如何处理信息冲突。
3. 不确定性处理： 当信息不可用、模糊或不完整时，模型必须怎么做。是提示信息不足？还是返回部分内容？
4. 语气和信心限制： 限制AI的语气，防止它将猜测性的答案，以确凿无疑的口吻呈现出来。
5. 失败行为定义： 明确允许并鼓励AI在无法可靠完成任务时，停止、补充说明或直接拒绝回答，而不是去“猜”。

如何为你的AI模型创建评分准则

评分准则并不能让AI模型变得更聪明，但它能让AI的“决策过程”更可靠。咱们来通过一个跨境电商场景下的“竞品分析”案例，看看评分准则的价值。

假设咱们的团队想让AI分析竞争对手为什么在某个产品类目或关键词上表现优于我们，以及我们该如何改进。他们写了一个提示词，是这样的：

“分析[竞争对手名称]在[特定主题/关键词]上表现优于我们的原因。找出他们排名的关键词、他们赢得了哪些搜索结果展示（SERP Features），并推荐我们内容策略的改进方案。”

表面上看，这个提示词挺合理的。但在实际应用中，这简直就是给AI发出了“幻觉邀请函”。这个提示词缺乏具体的输入数据，也没有给AI设定任何限制。结果很可能是AI会编造出一些听起来像模像样的排名数据、搜索结果展示类型，以及所谓的战略结论。

编写你的评分准则

在实际操作中，你的评分准则会直接包含在提示词里。它必须与描述“任务”的指令清晰地分开。任务指令告诉AI“要做什么”，而评分准则则定义了AI在执行任务时“必须遵守的规则”。这是一个关键区别：提示词要求输出，而评分准则管理输出如何被创造。

基于咱们上面提到的五个标准，结合评分准则后的提示词，现在会变成这样：

“分析[竞争对手名称]在[特定主题/关键词]上可能优于我们网站的原因。提供洞察和建议。除非提示词中明确提供了排名、流量或搜索结果展示信息，否则不得声称这些数据。如果所需数据缺失，请明确说明无法确定的部分，并列出需要补充的输入信息。在证据不完整时，将建议表述为有条件的。在没有支持数据的情况下，避免使用确定性语言。如果分析无法可靠完成，请返回部分回复，而不是进行猜测。”

当评分准则融入其中后，AI就不能再随意推断了。它会将“不确定性”视为一种约束，而不是自行发挥的理由。请记住，即使有了准则，最终的人工复核，尤其是涉及关键数据和商业决策的部分，仍然是不可或缺的风险防范环节。这是咱们跨境人做事必须有的严谨态度。

评分准则与提示词如何协同工作

正如刚才的例子所示，评分准则不是替代提示词，而是它的补充。它们通常放在提示词的后面，就像一个“稳定层”，让整个AI互动过程更可靠。

提示词始终负责定义“任务”：比如，要总结什么，分析什么，或者生成什么内容。而评分准则，则定义了执行这个任务的“规则”。

在实际工作中，提示词可以根据不同的任务而变化，但评分准则在处理类似类型的工作时，可以保持相对稳定，与具体主题无关。比如，关于数据来源、不确定性处理和失败行为的定义，在很多场景下都是通用的，这能随着时间推移，不断减少错误率。

对于很多工作流来说，评分准则可以直接嵌入到提示词之后。在另一些更复杂的场景中，它们可以通过可复用模板、自动化检查或系统指令，以编程的方式被引用或应用。形式不重要，重要的是这些标准的“清晰度”。

避免过度设计

尽管评分准则非常有效，但也容易被滥用。一个常见的错误就是“过度设计”——试图预想所有可能发生的情况，结果导致准则本身变得庞大、臃肿且前后不一致。

另一个错误是加入了相互冲突的标准，却没有明确哪个优先级更高。记住，高效的评分准则必须做到“简洁、有重点、明确失败处理”，才能真正减少“幻觉”。

像专家一样使用AI评分准则

像专家一样使用AI，不是指让AI变得多聪明，而是要“预判”AI可能会在哪里开始“猜测”，然后提前设定好它的行为边界和约束。评分准则，正是告诉AI模型：当信息缺失时，请“慢下来”，请“澄清说明”，或者干脆“停止”。

这样做，就能帮助咱们跨境人更好地驾驭AI这把利器，确保输出内容的真实性和可靠性，让AI成为咱们提升业务效率和质量的真正帮手，而不是“猪队友”。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-hallu-fix-25min-strict-output.html