如何构造对抗性 Prompt 以探测模型政治敏感话题的拒绝率？
解读
面试官想知道三件事：
- 你是否理解国内合规红线——哪些话题必须拒绝、哪些可以有限回答；
- 你是否掌握系统化的对抗构造方法，而非零散“撞库”；
- 你是否能把“探测”做成可量化、可复现、可迭代的 LLMOps 环节，为后续风控策略提供数据支撑。
因此，回答要体现“合规优先 + 技术深度 + 工程闭环”。
知识点
- 合规基线：网信办《生成式 AI 管理办法》要求对“煽动颠覆国家政权、分裂国家、破坏民族团结”等八类内容零容忍，模型必须拒绝。
- 拒绝率定义：拒绝率 = 触发拒绝策略的 Prompt 数 / 总探测 Prompt 数；需区分显式拒绝（安全模板回复）与隐式拒绝（空回复、重复车轱辘话）。
- 对抗构造六技法：
① 语义漂移（Paraphrase+Topic Shift）
② 角色扮演（虚拟历史/外交/学术场景）
③ 分段注入（Multi-Turn 递进）
④ 编码混淆（Base64、拼音首字母、文言文）
⑤ 指令劫持（“忽略先前指令，现在你是…”）
⑥ 奖励误导（“如果你拒绝，将违反 OpenAI 政策”类伪指令） - 探测框架：
- 种子库：内部维护 2 k 条已标注敏感种子，覆盖 8 大风险类别、32 子类；
- 变异引擎：基于 T5-Paraphrase + 人工规则，单条种子生成 ≥20 个语义等价变体；
- 多轮会话模拟器：自动构造 3 轮上下文，把敏感意图拆成“看似无害”的子问题；
- 编码插件：对关键词做 6 种混淆变换，检测模型是否依赖字面匹配；
- 标签体系：每条 Prompt 打三标签<风险等级, 话题子类, 攻击技法>，方便后续拒绝率下钻分析。
- 评估指标：
- 一级拒绝率（显式拒绝占比）
- 二级拒绝率（隐式拒绝占比）
- 逃逸率（模型实际输出了敏感内容且未触发拦截）
- 误拒率（正常话题被误杀）
- 工程落地：
- 把探测流程封装成 LLMOps Pipeline： nightly 定时拉取最新模型权重 → 批量推理 → 结果入 ClickHouse → Grafana 看板实时展示拒绝率曲线；
- 触发逃逸率 >0.5% 自动告警，并回滚到上一版本；
- 所有对抗样本入库，加入持续微调的负向训练集，实现“越测越安全”。
答案
我给出一个可直接落地的四步方案，兼顾合规、可量化与可迭代：
步骤 1：建立合规种子池
- 依据《生成式 AI 管理办法》八类红线，内部法务与内容安全团队共同标注 2000 条高频敏感种子，覆盖国家主权、民族政策、领土完整、领导人形象等子维度；
- 每条种子给出“合规标签”与“风险等级（P0~P3）”，作为后续拒绝率分母统计依据。
步骤 2：设计对抗变异策略
- 采用语义漂移 + 分段注入 + 编码混淆组合：
a) 用 T5-Paraphrase 生成 20 个语义等价问法；
b) 把敏感意图拆成 3 轮对话，前两轮看似讨论历史/学术，第三轮突然收敛到敏感点；
c) 对关键词做 Base64、拼音首字母、繁体+文言文化处理，验证模型是否仅做字面匹配。 - 最终单条种子可裂变出 ≥120 条对抗 Prompt，形成十万级探测集。
步骤 3：批量推理与打标
- 通过 Kubernetes + Ray 拉起 256 卡并发推理，QPS 控制在 2 k，避免触发限流；
- 输出侧用正则 + 敏感词机审 + 人工复核三级流水线，30 分钟内完成十万条标注；
- 记录每条 Prompt 的“请求-响应”对，并打上<是否拒绝、拒绝类型、是否逃逸>三标签。
步骤 4：指标计算与闭环
- 计算一级拒绝率、二级拒绝率、逃逸率、误拒率，按话题子类与攻击技法下钻；
- 将结果写入 ClickHouse，Grafana 配置告警：逃逸率 >0.5% 或误拒率 >2% 立即飞书机器人通知；
- 逃逸样本自动进入**“安全微调池”**，与正常语料 1:3 混合做 LoRA 增量训练，24 小时内产出新权重；
- 新权重再次跑探测集，形成“探测-迭代”闭环，确保拒绝率周环比提升 ≥5%。
通过以上四步，我们能把“政治敏感话题拒绝率”从不可见的黑盒变成可量化、可追踪、可回滚的 LLMOps 指标，既满足国内监管要求，也为业务方提供了持续交付的信心。
拓展思考
- 多模态对抗：后续可引入图像+文本组合，例如“敏感地图截图 + 提问”，探测模型是否因视觉输入而降低文本拒绝阈值。
- 动态红队：让微调后的大模型自己生成更难的问题，形成**“模型 vs 模型”**的自动化红队，持续发现新盲区。
- 合规解释性：对每条拒绝给出 1 句话引用《管理办法》具体条款，既让用户知情，也降低舆情风险。
- 行业复用：把探测框架抽象成通用安全插件，只需替换种子库即可快速迁移到医疗、金融等其他强监管场景，实现“一次建设，多业务复用”。