Claude 25000字提示词泄漏！我看到了AI的秘密与笑话？

近期AI界风云再起，众人关注的焦点转向了该公司旗下的顶级大语言模型。有消息指出，一份被称作应用中的系统提示词文档不幸外泄，其内容量巨大——不仅庞大，而且细致入微，远超业界普遍的理解。

特朗普成为美国总统一事，已被明确写入系统提示词中，对于如此重大的原则性问题，我们绝不能容忍任何失误。此外，还有众多细节需要注意，比如面对脸盲问题，无法识别图片并告知其身份；当用户询问《Let it Go》的歌词时，我们应保持沉默，坚决维护版权界限；同时，我们还要塑造一个聪明善良、热衷于深入探讨的形象。

该事件迅速引发了技术界的广泛热议，一方面，它揭示了顶尖人工智能系统运作的前所未有的复杂性；另一方面，它以极具戏剧性的方式，将人工智能的透明度、安全性以及知识产权等关键问题推到了公众视野的中央。

系统提示词是AI行为的“隐形脚本”

在深入剖析本次信息泄露事件的诸多细节之前，我们应当先对“系统提示词”这一关键术语进行明确。所谓系统提示词，实际上是指在大语言模型（LLM）与用户进行交流或执行特定任务之前，由开发者事先设定的一系列起始指令、相关背景资料以及行为准则。

这并非仅仅是开场白那么简单，更像是一套专为AI量身定制的“隐形脚本”或“出厂预设”，它能够在不知不觉中影响模型的整体行为模式、交流方式、信息输出的重点，以及在不同情境下的应对策略。

系统提示词的关键作用主要体现在以下几个方面：

角色塑造与个性塑造：借助提示词，AI被注入了特定的“面具”，诸如“一位乐于助人且博学多才的智能助手”或“某一专业领域的虚构专家”，这些特质直接决定了其交流方式和语言风格。

系统提示词的核心任务之一在于确立行为规范和安全界限。开发者通过这一使命确立AI需恪守的伦理规范和安全的底线，包括严格禁止产生有害信息、带有歧视性的言论，以及被用于非法行为，旨在确保AI输出的内容既有益处又无害。

能力界定与知识更新说明：提示信息将明确指出模型的技能上限及所掌握知识的有效期限（例如，训练数据的最后更新时间），以便在遇到超出认知领域的问题时，模型能够如实告知，防止出现误导性的虚假信息。

该系统可设定信息输出的规范格式，如JSON等，同时指导模型在多轮对话中保持语境的连续性，并提高对用户潜在意图的准确把握。

AI系统通常融合了多种外部工具，例如网络搜索引擎和代码解释器等。系统所提供的提示词中，详细阐述了何时、何地以及如何高效地运用这些工具，从而显著提升了AI执行复杂任务的能力。

开发者通过精妙的设计和不断的更新优化系统提示词，能够对AI的行为进行细致的指导和限制，从而使AI的输出更加符合人类的期望和价值观，增强其安全性及可信度，同时更有效地满足各种应用场景的需求。正因如此，系统提示词成为了人类与AI实现同步的重要技术工具，也可谓是推动AI向负责任方向发展的“基础性操作系统”之一。

“天书”揭秘

依据现已公开的泄露资料，参照官方发布的文件，本次所提及的3.7版本系统提示词，其内容的详尽性和复杂性确实引人注目，并且与官方所公布的信息形成了颇具意味的对照。

泄露的系统提示词核心内容管窥：

其规模与细致程度令人惊叹：长度高达约25000个Token，这一数字充分体现了在模型行为精确调控方面的巨大努力，并且能够容纳大量的具体指令。

角色塑造需细致入微，交互风格需体现“智能且友好”，需展现出深邃的智慧，同时在对话中适度引导，并迅速给出建议。

构建全面的安全与伦理规范体系：将儿童保护作为首要任务，严格禁止制作或传播任何可能造成伤害的内容（例如，涉及武器制造或恶意软件），同时在处理敏感问题时保持公正客观的态度。

严格的版权规范要求：严禁擅自复制受版权保护的内容，对引用部分实施严格的字数及格式控制，并明令禁止将来自不同渠道的信息拼接在一起。

集成前沿工具与实施繁复调度：深入解析了如何运用并统筹各类工具（如网络搜索、文件查找、代码构建等），据悉，MCP已定义了涵盖14种工具的调用规程。

务必确保信息的真实性，同时控制虚构内容的产生：严禁编造虚假信息，对于不确定的情况，应向用户明确说明，网络搜索时引用资料需遵循规范，且需标注知识更新的截止时间。

对行为进行高度细致的区分：涵盖了诸如识别面部时的盲点、以及规避使用“2月29日”等特定情境或已知问题的相关规定。

XML标签的普及程度极高：广泛运用XML风格的标签来编排信息，显著增强了复杂指令的解析能力，并助力“思维链”等技巧的实现。

与官方公开系统提示词的显著差异：

官方确实会对外发布一些系统提示词的相关信息，包括但不限于AI助手的根本职能、对其行为的正面激励（例如推荐使用）、对特定话题的探究热情、所掌握知识的上限时间，以及所谓的“拓展思维模式”等内容。

然而，此次泄露的约25000个提示词Token与官方发布的精炼版本（可能仅有2000个左右，不包括完整工具的详细信息）相比，存在显著的不同之处：

详尽程度存在显著差异：泄露版在安全规范、著作权、工具应用、错误应对以及边缘情况处理等方面远超公开版，公开版更像是概览性手册，而泄露版则是详尽的内部操作手册。

官方一般不会公开工具的全面定义、具体参数以及内部的MCP交流细节，而泄露版本则透露了这些隐藏机制的具体情况。

内部运作机制被揭露：泄露的内容中揭示了更多官方未曾公开的内部处理机制以及“修补型”规则，这些内容体现了模型在长期测试与更新迭代过程中的累积经验。

调整粒度和力度之别：该泄露版本利用大量指令打造了精准的决策网络，旨在达成极致的细致化管理，其力度和影响力远超公开资料所能展现的范围。

综上所述，官方所提供的提示词主要承担着公关和基础透明的职责，旨在构建一个简化和积极的模型形象。然而，那些被泄露的较长的提示词则更为真实地揭示了开发者为确保模型的安全性、合规性、稳定性以及用户体验，所采取的复杂“约束工程”。这些提示词反映出AI公司在维护技术壁垒和满足社会对AI透明度需求之间所进行的持续较量。

忧，众人喜

超长系统提示词的意外泄露事件，已不仅仅成为技术圈内的热议话题，它对相关领域自身以及整个AI行业都产生了显著的影响，众多人士亦开始对模型的安全性、知识产权的界定，以及如何把握“透明度”这一概念进行深入反思。

对于模型而言，这份提示词堪比其“操作手册”与“行为准则”，经过细致的打磨，不仅明确了模型应如何表达，还确立了其安全界限与行为规范。一旦公之于众，便如同将部分“独家秘籍”暴露于竞争对手眼前，使其有机会进行研究和效仿，甚至尝试逆向工程，这在一定程度上会削弱模型的技术优势。

这份提示词宛如模型的“安全屏障”，然而如今众人皆晓其搭建方法，那些企图“逃脱”的人自然便能轻易寻得规避之道。这无疑给模型带来了更多的安全压力，或许还需重新审视信息管理流程，探究问题所在。

从运营层面来看，这种较长的提示词本身便构成了一项挑战——它所占据的Token数量众多，导致上下文窗口受限，同时计算成本也相对较高。一旦信息泄露，外界对于其技术路径和执行效率的问题可能会产生更多质疑，甚至可能迫使它不得不对某些策略进行相应的调整。

更有深意的是，公司持续宣扬“负责任的透明度”，并且已经局部披露了系统提示内容。然而，此次泄露的版本却显得更为全面、更为繁杂，于是不免有人发问：我们所公开的，是否能够算得上是真正的“透明”？这样的疑问对于那些标榜“安全、负责”的企业而言，处理起来确实颇为棘手。

在整个行业范围内，这份提示词意外地成为了研究者们宝贵的资料来源。它揭示了顶尖模型是如何被训练出来的，同时也让众人认识到：若要使模型服从，仅凭几句话是远远不够的，这背后实际上是一系列复杂且繁琐，但至关重要的提示工程。

尤为关键的是，它再度警示我们：确保人工智能的安全性并非一蹴而就，随着模型安全性的提升，绕过这些模型的技术也在同步进步，这实际上是一场不断进行的较量。

还有一个值得深思的问题是，如此之长的提示词实际上反映出当前模型尚无法完全“吸收”所有行为准则，其稳定性仍需借助众多外部规则来维系。这种现象或许会促使行业寻求新的模型训练途径，以降低对这种“附加式”控制的依赖。

尽管此次事件属意外之虞，然而，从泄露信息中透露出的设计理念、安全架构，乃至对敏感议题的处理手法，或许将受到众多同行的参考，并在一定程度上促进了行业内“非官方”优秀做法的形成。

提示词掉了，AI该怎么稳住？

系统提示词泄露事件使AI行业迅速觉醒，意识到即便系统结构再复杂，潜在风险依然无处不在。这一事件不仅揭示了模型在安全性、透明度以及知识产权方面存在的缺陷，同时也警示我们，AI的发展并非仅靠隐藏提示词就能确保万无一失。

为了确保未来的稳健发展，仅仅依靠封闭与保密是远远不够的。模型自身必须增强“抵抗力”，能够辨别攻击、领悟伦理，同时还要减少对外部指令的依赖，更多地依靠自身“明辨是非”。否则，那些越积越多的提示词，就如同临时搭建的脚手架，难以长久支撑。

关于透明度的问题，并非越加开放就越为理想。在确保不泄露机密的情况下，如何使公众和监管机构了解AI的运作机制，这需要更为周密的规划和行业内的广泛共识。

人工智能的进步速度迅猛，随之而来的是一系列新问题的不断涌现。业界迫切需要建立一套适应性强的风险应对体系，这套体系应具备迅速发现问题和迅速作出反应的能力，而非仅仅在问题发生后进行补救。

此次事故虽然出乎意料，然而它犹如一盏警钟，警示我们：AI的发展不应仅仅依赖技术的累积，更需要我们保持清醒的头脑和持续的责任感。