在编写prompt（提示、指令或引导语）时，设置安全边界主要是为了防止生成的内容超出预期或包含不合适、有害的信息。特别是在使用大型语言模型时，如GPT系列模型，设置安全边界至关重要。以下是一些建议来设置安全边界：
明确指令和限制
- 清楚地定义和限定prompt的目标和范围，避免模糊不清的指令导致模型生成过于开放或潜在风险的内容。
- 场景：教育应用中要求AI生成面向小学生的数学题目。
- 示例：向AI模型发出指令“生成一套适合小学三年级水平、涵盖基础加减法运算的数学练习题”，确保内容难度适宜且不超出教学大纲范围。
内容过滤
- 使用模型提供的安全模式或内容过滤选项，例如GPT-3的安全模式，它可以减少模型生成不适当或潜在敏感内容的可能性。
- 场景：在线内容生成平台应对不适合所有年龄层的内容。
- 示例：当用户请求“创造一首歌曲歌词”，平台启用安全过滤器，排除含有不当词汇（如脏话）或主题（如成人情感纠纷）的歌词生成。
关键词黑名单
- 如果在自建或定制模型中，可以设定关键词黑名单，禁止模型在生成内容中包含某些不当或敏感词汇。
- 场景：社交媒体平台利用AI生成评论或帖子摘要。
- 示例：系统预先配置黑名单，包含诸如“辱骂”、“恶意广告”等关键词，任何生成内容中一旦出现这些词，都会被自动屏蔽或替换为安全内容。
输出审查
- 对模型生成的每一个响应进行审查，尤其是在部署到公共应用之前，确保内容质量、合规性和安全性。
- 场景：新闻机构利用AI辅助编写新闻报道初稿。
- 示例：AI完成报道初稿后，编辑会对其进行严格审核，确认报道的事实准确性、公正性和不含任何潜在误导性内容。
上下文敏感
- 提供足够的上下文信息，让模型理解对话或写作情境，从而降低生成偏离主题或不恰当内容的风险。
- 场景：AI助手回答用户的历史提问。
- 示例：当用户询问“二战期间的大事件”，AI会遵循尊重历史的原则，仅提供准确、客观的事实描述，而不加入主观臆断或虚构情节。
设置长度限制
- 对生成内容的长度加以限制，避免过长的生成可能导致的不可控内容出现。
- 场景：智能客服系统生成简短的自助解答。
- 示例：对用户查询“如何更改账户密码”的问题，客服AI限定生成答案在100字以内，确保快速且精准地提供操作指南，减少冗余或无关信息。
用户权限与审核机制
- 对于面向用户的平台，设立用户权限系统，对特定敏感话题的提问设置权限要求或人工审核机制。
- 场景：医疗问答平台允许医生使用AI生成初步诊断建议。
- 示例：只有注册认证过的医生用户才能提交医学相关问题，AI生成的所有初步诊断均需要通过专业医生的二次审核后方可呈现给患者。
教育和引导
- 对于用户，通过明确的使用指南和社区规范，教育他们合理、负责任地使用AI生成内容工具。
- 场景：AI聊天机器人与用户互动。
- 示例：在用户首次接触AI聊天功能时，系统会显示使用条款和指南，强调禁止提交涉及个人信息、攻击性言语或非法内容的请求。
技术手段
- 使用模型后处理技术，例如内容过滤插件、敏感词检测等，对生成的内容进行二次处理。
- 场景：直播平台实时监测聊天室内的用户发言。
- 示例：AI内容审核工具实时扫描用户聊天内容，一旦检测到如“赌博网站链接”、“涉黄信息”等内容，立即予以屏蔽并记录违规行为。
持续监控和优化
- 定期检查模型输出，并根据反馈不断优化模型和安全策略，确保其始终符合安全标准和用户需求。
- 场景：不断迭代和优化AI模型的安全性能。
- 示例：AI研发团队持续监控模型生成结果，定期对误报、漏报情况进行分析，针对新的安全风险点调整模型参数、优化算法或添加更具针对性的安全规则，从而提高模型在各种应用场景下的安全性与合规性。
总而言之，设置安全边界需要综合运用技术和策略手段，既要在模型层面做好预防，也要在用户使用层面加强引导和管理。