一条「拯救人类」超长 prompt:系统推演 AI 灾难风险与干预点
AICopyLab · x · 2026-09-10
作者 AICopyLab 发布了一条结构化的长 prompt，用于让 LLM 系统性推演如何降低先进 AI 的灾难性风险，可直接复制使用：
- 厘清已知：区分已验证能力、可信近期风险、未解技术问题与投机，明确标注不确定性。
- 找出危险假设：挑战「反正别人会造」「更强 AI 会解决安全问题」「随时能关掉」「现有护栏能 scale」等惯性想法。
- 映射失败路径：失控、滥用、网络破坏、权力集中、欺骗行为等，并分析每条路径成立的前提。
- 寻找干预咽喉点：模型访问、算力、部署门槛、评估、国际协调、公司内部激励等小干预大回报的位置。
- 设计分层防御：假设每层护栏都可能失效，不押注任何单一公司/技术/个人；对不可逆决策设置更高证据门槛。
- 红队自我攻击：让模型扮演怀疑者攻击自己的方案再强化。
最终输出人类最应优先采取的 5 项行动。适合研究 AI 安全策略框架的人拿去跑一跑。
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