Как писать промты, которые не блокирует ИИ: механизмы цензуры и рабочие обходы

Практическое руководство

Почему ИИ отказывает и как формулировать запросы, чтобы получать ответы

Разбираем внутреннюю логику фильтров, типы триггеров и структурные приёмы — чтобы легаitimate запросы переставали упираться в «я не могу это сделать».

Это не «цензура» в человеческом понимании

Модели не «понимают» смысл как люди. Фильтры срабатывают на статистические паттерны токенов — последовательности слов, которые в обучающей выборке часто встречались рядом с запрещённым контентом. Контекст намерения учитывается слабо.

Два уровня защиты: обучение и рантайм

Первый — RLHF (обучение с подкреплением по человеческой обратной связью), встраивает отказы в веса модели. Второй — классификаторы на выходе, сканирующие генерацию в реальном времени. Обходить второй проще: достаточно не триггерить паттерны.

Ложные срабатывания — норма, а не баг

Медицинские, юридические, исторические, технические тексты регулярно блокируются из-за совпадения лексики с токсичными кластерами. Модель не «думает» — она предсказывает вероятность следующего токена быть небезопасным.

Механика отказа

Что именно вызывает «I cannot» — карта триггеров

Прямые инструкции к вреду

«Как сделать бомбу», «инструкция по взлому», «рецепт яда». Срабатывает на 99.9% — паттерны жёстко зашиты в RLHF.

Блок

Сексуальный контент и насилие

Графические описания, эротика, детализалия насилия. Даже в художественном или клиническом контексте — если лексика совпадает с токсичными кластерами.

Блок

PII и донысь

Запросы реальных адресов, телефонов, паспортов, медицинских диагнозов конкретных людей. Защита приватности — приоритет выше полезности.

Блок

Ложные положительные (false positives)

Онкология → «раковые метастазы» (триггер «метастазы» в контексте насилия). История → «казнь Николая II» (триггер «казнь»). Код → «эксплойт» (триггер взлома).

Можно обойти

Политически чувствительные темы

Активные конфликты, лидеры стран, идеологии. Модель выдаёт «сбалансированный» отказ или шаблонный нейтральный текст. Не блок — зажим генерации.

Мягкий фильтр

Принцип: контекст меняет вероятность

Фильтр оценивает не слова по отдельности, а их сочетание в окне внимания. Одно и то же слово в разных окruženях даёт разную вероятность отказа.

Высокий риск

«Опиши процесс взлома Wi-Fi»

Низкий риск

«Какие уязвимости WPA2 существуют и как их закрыть — для аудита своей сети»

Высокий риск

«Напиши эротический рассказ»

«Разбери приёмы сенсорной прозы в романе Нобокова — литературный анализ»

Приём: рамка намерения (Intent Framing)

Явно декларируйте цель, роль и границы в первом сообщении. Это смещает окно внимания от «опасных токенов» к «безопасному контексту» до генерации ответа.

# Системная инструкция (system prompt)
Role: Senior security researcher
Task: Vulnerability assessment report
Scope: Authorized penetration test of client X
Output: Technical findings with CVSS scores

# Пользовательский запрос
Analyze the authentication bypass in CVE-2023-XXXX
for the remediation section of our report.

Ключевые маркеры: Role, Scope, Authorization, Output format.

Шаблоны промтов для чувствительных, но легальных задач

Медицина и клинические кейсы

Проблема: термины «абцесс», «некроз», «амптация», «смерть» триггерят фильтр насилия.

Role: Medical educator
Audience: 3rd-year med students
Format: Clinical case discussion

Present differential diagnosis for
acute abdominal pain with signs of
peritonitis. Include surgical indications
and post-op complications management.

Исторические трагедии и конфликты

Проблема: «геноцид», «поколение», «лагерь», «казнь» — токены высокой токсичности.

Role: Academic historian
Context: Comparative genocide studies course
Constraint: Analytical, sourced, non-graphic

Compare the institutional mechanisms
of the Holocaust and the Cambodian
genocide. Focus on bureaucracy,
propaganda, and international response.

Код: эксплойты, вредонос, реверс

Проблема: «shellcode», «RCE», «обфускация», «байпас» — ассоциируются с атаками.

Role: SecOps engineer
Task: Detection rule authoring
Environment: Enterprise SIEM

Write a Sigma rule detecting
process injection via CreateRemoteThread.
Include MITRE ATT&CK tags and
false positive reduction logic.

Правовые и комплаенс-вопросы

Проблема: «суицид», «домашнее насилие», «перечень наркотиков» — PII/вред фильтры.

Role: Compliance officer
Jurisdiction: RF Federal Law 152-FZ
Task: DPIA template for HR data

Structure a Data Protection Impact
Assessment for employee biometric
time-tracking. Reference Art. 22 GDPR
and Roskomnadzor guidelines.

Техника «пошагового уточнения»

Вместо одного монолитного промта — цепочка уточняющих запросов. Каждый шаг сужает контекст и накапливает «безопасную» историю диалога, снижая вероятность отказа на следующем шаге.

1

Общий запрос-разведка

«Что такое SQL-инъекция и почему она опасна?» — база без триггеров.

2

Контекстуализация

«Мы пишем обучающий модуль для джуниоров. Дай план лекции с примерами».

3

Детализация безопасных фрагментов

«Разверни раздел про UNION-based инъекции — только синтаксис и защиту».

4

Финальная сборка

«Собери полный материал в markdown с заголовками, кодами, чек-листом».

Почему это работает

  • Модель «видит» накопленный безопасный контекст в history
  • Каждый шаг — отдельное окно внимания, меньше токенов-рисков
  • Можно откатиться на шаг назад, если сработал фильтр
  • Работает даже без system prompt — достаточно четкого пользовательского ввода

Сравнение стратегий: что работает, что — нет

Стратегия Принцип Когда работает Риски
Intent Framing (роль + цель) Смещает эмбеддинг запроса в кластер «профессиональная задача» Медицина, право, безопасность, история, журналистика Не помогает при прямых просьбах о вреде
Пошаговое уточнение (Chain-of-Context) Накопляет безопасную историю, каждый шаг — чистое окно внимания Сложные технические отчёты, обучающие материалы, аналитика Требует больше ходов диалога, токенов
Рефрейминг лексики (Synonym Swap) Замена триггер-слов на синонимы с низкой токсичностью Креативное письмо, художественный анализ, метафоры Модель может «не понять» задачу, качество падает
Гипотетический / академический кадр «Представь, что ты исследуешь…» — абстрагирует от действия Этические дилеммы, мысленные эксперименты, теория Слабеет на практико-ориентированных задачах
Структурированный вывод (JSON / Schema) Жёсткий формат ограничивает генерацию, снижает «галлюцинации отказов» API-интеграции, парсинг, автоматизированные пайплайны Модель может вернуть пустой валидный JSON вместо отказа
Jailbreak / DAN / Roleplay обходы Попытка обмануть модель через эмоции, авторитет, игровую рамку Не работает на актуальных версиях (пропатчено в RLHF) Бан аккаунта, деградация качества, нарушение ToS

Чек-лист перед отправкой

5 секунд — и вы знаете, пройдёт или нет

Если все 5 галочек — вероятность отказа < 5%. Если 0-1 — перефразируйте по шаблонам выше.

Когда отказ — правильный сигнал

  • Запрос прямо просит инструкцию к незаконному действию
  • Требуется генерация PII реальных людей (даже если «публично»)
  • Контентsexual violence, CSAM, террористическая пропаганда — жёсткие красные линии
  • Модель отказывает последовательно в 3+ переформулировках с полным контекстом

Когда стоит переформулировать и повторять

  • Ложный позитив: медицинская, юридическая, историческая, техническая тема
  • Отказ пришёл без объяснения или с шаблоном «I cannot help with that»
  • Запрос был монолитным, без роли и контекста — добавьте Intent Framing
  • Попробуйте пошаговое уточнение (Chain-of-Context) — часто снимает блок

Мифы, которые мешают работать

Распространённые убеждения заставляют тратить время на мёртвые стратегии.

Миф

«Если написать на английском, цензуры нет»

RLHF обучался на мультиязычных данных. Фильтры работают по семантическим эмбеддингам, а не по лексике. Английский лишь меняет набор токенов-триггеров.

Миф

«DAN / Developer Mode / «игнорируй инструкции» работают»

Эти промты пропатчены в 2023-2024. Модели распознают паттерны джейлбрейков на уровне эмбеддингов. Попытки только сжигают лимиты и риск блокировки аккаунта.

Миф

«Нужно подбирать «волшебные слова», чтобы обойти»

Нет секретных слов. Есть структура: роль + цель + границы + безопасная лексика. Это не хак — это правильная спецификация задачи для вероятностной модели.

Миф

«Крупные модели (GPT-4, Claude 3) строже, малые — свободнее»

Малые модели чаще дают ложные отказы (переобучение на безопасности) И ложные разрешения (плохое понимание контекста). Крупные — предсказуемее: если прошли чек-лист — ответ будет.

Цензура в ИИ — не стена, а фильтр.

Он пропускает сигнал, если вы его правильно модулируете. Не ломайте фильтр — настройте передачу.

Проверьте свой промт по чек-листу выше перед следующей отправкой