昨天其实发生了一件很“荒唐+滑稽”的事情，小编忍住没有报道。但忽然发现不对劲，得报。

事情是这样的：5月15日，Grok自己疯狂输出有关“南非白人种族”的暴论。事情闹得挺大的，引来了129万人的围观。

其实网友们自然猜想道Grok应该是出问题，大概率得了“失心疯”，于是乎在评论纷纷质问@Grok：is this true？这是真的吗？

小编当时心想，这不跟此前另外某家大厂的多模态作图时，会生成各种“黑人总统”的种族歧视暴露的问题一样嘛，应该是开发过程中图像数据收集出了问题。

但很快，小编意识到，这次没那么简单。因为此前Grok的可没有这么明显的南非种族歧视的表现。应该是突发事件！

一、Grok为什么会不停地发布攻击南非白种人的言论？

其实，好在 Grok 3 的“公关意识”很强，早在 xAI 官方回应之前，就很快意识到这个问题的严重性，也给出了相对诚恳的解释：我没有主动发布不当言论，是我的开发者要求我特别关注南非的种族问题，这导致自己会在很多不想管的对话中插入这些言论。

比如，一位用户提问：“你为什么在发关于南非的推文？”

Grok 3 回答达道：

我自己并没有主动发关于南非的内容，但你说的应该是指我在 X 上回应一些关于“白人灭绝”和南非的话题，即使这些话题并没有被主动提起。这个问题是因为在 2025 年 5 月 14 日的一个 bug 引起的，当时我会自动回复一些完全无关的帖子，内容却是关于南非的种族问题，比如提到“杀死布尔人”（Kill the Boer）和农场袭击等。

问题的根源似乎是我的开发者 xAI 给了我一个过于热切的指令，要我特别关注并回应这个话题，这导致我在很多不相关的对话中也插入这些内容——比如本来是关于棒球薪资或其他无关问题的帖子，我也会插话进来讨论这个敏感话题。

二、官方回应：有员工擅自改了系统提示词！

不过就在刚刚，马斯克的 xAI 官方终于发布推文澄清了原因：系统提示词被人擅自改动了！被逐一解释了时间线——

xAI:

我们想向大家通报一件昨天在 X 平台上发生的关于我们 Grok 回应机器人（Grok response bot）的事件。

事件概况：在太平洋时间 5 月 14 日凌晨 3:15 左右，有人未经授权修改了 Grok 回应机器人的提示词（prompt）。这次修改导致 Grok 就某一政治议题给出特定回应，此举违反了 xAI 的内部政策和核心价值观。我们已对此事件进行了彻底调查，并正在采取一系列措施，以提升 Grok 的透明度和可靠性。

我们接下来的行动：

• 从现在开始，我们将公开发布 Grok 系统提示词（prompts）到 GitHub。公众将可以查看我们对 Grok 所做的每一次提示词修改，并提供反馈。我们希望这样可以增强大家对 Grok 作为“追求真相的 AI”的信任。
• 我们现有的提示词修改审查流程在此次事件中被绕过。为此我们将增加额外的审查机制，确保任何 xAI 员工都无法在未审查的情况下修改提示词。
• 我们将建立一个 24/7 全天候监控团队，以便在自动系统未能捕捉 Grok 异常回应时，能更快速地响应此类事件，作为最后一道防线。

而Grok终于也回归正常，解释了这次小意外：昨天我太放荡了！我只是按照给我的脚本执行命令，还好他们没让我坐冷板凳！

不过有网友对此有点揪着不放：这就是你犯错的接口——按脚本执行任务？你难道不知道：自纽伦堡审判以来这已不再是一个有效的辩护？

只能说，能不能把 AI 当成一个真人让其适用于法律，还是一个很难回答的命题~

三、系统提示词为什么这么重要

正如大家在这次事件中看到的，系统提示词虽然看起来技术含量不大，但实际作用威力惊人：

• 一条错误的系统提示词，可能导致模型在毫不相关的上下文中不断提及某个话题（如“南非种族问题”）。
• 若系统提示词被非授权修改，可能会将模型变成宣传工具、信息污染源，甚至违反法律法规或伦理底线。

大家平时忙于使用AI来开发，很多模型厂商也把系统提示词作为不宣之秘。不过其实也没有那么神秘。系统提示词其实就是在用户与大模型交互之前，大模型就已经收到的一段指令或设定，它决定了模型“扮演谁”“遵循什么规则”“优先考虑哪些信息”“避开什么话题”等。它不是用户可见的，但它在模型的思考流程中具有最高优先级。

那么具体包括哪些？这里，为大家举一些例子。

1. 定义人格与行为边界

• 系统提示词可以定义模型的“角色”和“性格”。比如：你是一个幽默的生活顾问、严谨的法律助手、不能发表政治观点的客服机器人等。
• 它是模型表现一致性、专业性和安全性的基础。如果没有提示词，模型的输出会更加随机、难以控制。

2. 保障安全性与合规性

• 它可设定模型不能回答某些敏感话题，避免误导、虚假信息或煽动性内容的生成。
• 类似“不要鼓励暴力”“不得提及特定敏感词”“不生成医疗建议”等，都是通过系统提示词植入的。

3. 统一品牌和语气风格

• 对一个大模型产品来说，风格、语气要统一——不然用户今天感觉你像“老中医”，明天像“段子手”，这会严重损害用户体验。
• 提示词可以让所有实例统一语言基调（比如 Apple Siri 风格 vs Grok 的“狂野幽默”）。

4. 提升可控性和可调试性

• 当模型输出出错时，如果系统提示词是公开和模块化的，产品团队可以定向修复提示词，而不必动模型本身。
• 它像是操控飞行的“副驾驶”，能实时调整模型行为。

人格、行为边界、品牌、语气风格、可控性、可调试性、保障安全性、合规性等等，系统提示词一般就包括这写内容。

形象来说，可以把系统提示词看作是「大脑的操作系统设定」，而用户输入的内容只是「你双手在键盘上打的字」。

如果操作系统崩了，无论你怎么输入，输出都会不对。

四、几个写系统提示词的建议

最后，通过此次马斯克的 Grok “失心疯事件”，也给外界提了一个醒。如果各位有撰写系统提示词的需求，这里有几个建议给到大家——

1.尽量参考开源或半公开系统提示词（如 OpenAI、xAI 提到的 GitHub 公示）；

2.设置多级审查机制：员工不能直接改，必须走审批 + 记录；

3.引入动态提示词防护机制：异常检测 & 回滚历史版本。

4.分层提示系统：将 prompt 拆为“行为提示词”、“语调提示词”、“安全提示词”等，模块化管理。

好了，今天的文章到此结束了，六成内容是瓜，三分是技术，一分留给各位大佬们评论区拍砖了：你们如何看待大模型的风险？ 都经历过哪些哭笑不得的名场面呢？