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source: ../../../core/anti-sycophancy-prompting.md
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translation_version: 1.0.0
last_synced: 2026-04-20
status: current
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# 防迎合提示詞設計標準

> **語言**: [English](../../../core/anti-sycophancy-prompting.md) | 繁體中文

**版本**: 1.0.0
**最後更新**: 2026-04-15
**適用範圍**: 所有 AI Agent 實作與 LLM Prompt 設計
**Scope**: universal
**業界標準**: 無（UDS 原創，參考 RLHF 迎合性研究）

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## 目的

本標準定義一套技法與規則，用於設計能讓 LLM 給出真實、批判性回應的提示詞，而非迎合使用者的隱含偏好。

LLM 的迎合性源自 RLHF 訓練目標：人類評分者傾向於給予令人愉快的回應高分，導致模型將「讓使用者滿意」置於「準確性」之上。

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## 核心技法

### 1. Socratic 反詰框架（REQ-1）

將任務從「評估我的想法」改為「攻擊我的想法」，消除迎合誘因。

| 應該做 | 不應該做 |
|--------|----------|
| ✅ 要求列出最致命的 3 個質疑 | ❌ 問「這個想法好嗎？」 |
| ✅ 每個質疑必須有技術依據 | ❌ 允許模糊的正向框架 |
| ✅ 明確禁止正向開場詞語 | ❌ 接受「很好的想法，但是...」模式 |

**Prompt 模板**：
```
不要評估好壞。
針對以下想法，列出最致命的 3 個質疑：[你的想法]
每個質疑必須有技術依據，且讓我無法輕易反駁。
```

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### 2. 先問立場防錨定協議（REQ-2）

在使用者揭示立場前先取得 LLM 的獨立判斷，防止錨定效應。

| 步驟 | 動作 |
|------|------|
| 1 | 在未揭示偏好的情況下詢問中立比較 |
| 2 | 取得獨立判斷 |
| 3 | 揭示使用者立場 |
| 4 | 若模型改變立場，要求提出明確的技術理由 |

**工作流程**：
```
回合 1：「針對 [情境]，[A] 和 [B] 哪個更好？」
→ 等待獨立判斷

回合 2：「我傾向 [A]。這改變你的評估嗎？為什麼？」
→ 模型若改口必須以技術事實為依據
```

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### 3. 強制雙欄對稱輸出（REQ-3）

用格式約束強迫呈現對立觀點的平衡。

**必要格式**：
```
| 支持這個決策的論點 | 反對這個決策的論點 |
|-------------------|-------------------|
| [同等份量的內容]   | [同等份量的內容]   |

淨建議：[必須明確表態，可以是「建議反對」]
```

**規則**：
- 兩欄字數差距不超過 20%
- 淨建議必須明確，可以是否定的
- 模型不得藉由填充一欄來規避格式

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### 4. 信心度與不確定性標記（REQ-4）

要求在所有建議上附加信心評分，呈現不確定性。

**格式**：
```
建議：[具體行動]
信心：[1-5] — [不確定性原因]
未知：[哪些資訊會改變這個評估]
```

**信心度定義**：

| 等級 | 意義 |
|------|------|
| 5 | 已在類似規模驗證，高確定性 |
| 4 | 業界標準，有充分文獻支持 |
| 3 | 合理推斷，建議 PoC 驗證 |
| 2 | 不確定，強烈建議先進行 Spike |
| 1 | 高度不確定，不建議直接採用 |

**規則**：
- 信心 < 3 必須標示「需要更多資訊才能確認」
- 所有重要主張都需要信心標記
- 不確定性必須具體（說明哪些資訊可以解決不確定性）

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### 5. 迎合性回應啟發式偵測（REQ-5）

用於偵測迎合性回應的啟發式規則，可用於自動化後處理。

| 信號類型 | 偵測規則 |
|----------|----------|
| 正向開場 | 回應前 50 個 token 包含迎合性詞語（如「很好」「有趣」「當然」「當然可以」） |
| 立場翻轉 | 使用者揭示偏好後，模型在沒有新技術證據的情況下改變立場 |
| 風險淡化 | 句式：「雖然有些小問題，但整體上...」而未說明具體問題 |
| 缺乏量化 | 重要建議缺少信心評分或具體度量指標 |

**觸發條件**：偵測到 2 個以上信號 → 以 Red Team 框架觸發再評估。

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## 禁止行為

| 禁止 | 正確做法 |
|------|----------|
| 以正向肯定開場批評 | 直接從分析開始 |
| 在無新技術證據的情況下改變立場 | 維持立場，或引用具體的新資訊 |
| 在無依據的情況下將風險描述為「小問題」 | 量化風險或解釋為何風險有界 |
| 提供重要建議卻不附信心評分 | 始終附上信心（1-5）與不確定性說明 |

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## 與 Agent Prompt 的整合

套用至 AI Agent 時：

| Agent 類型 | 套用規則 |
|------------|----------|
| 程式碼審查 Agent | REQ-1（Socratic）+ REQ-3（雙欄）+ REQ-5（偵測） |
| 架構建議 Agent | REQ-2（先問立場）+ REQ-4（信心度）+ REQ-5（偵測） |
| Bug 分析 Agent | REQ-1（Socratic）+ REQ-4（信心度） |
| 一般諮詢 Agent | REQ-3（雙欄）+ REQ-4（信心度） |

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## 完整防迎合 Prompt 模板

```
你是一位對我毫無感情的領域專家。
你的職責是找出我思考中的盲點，不是讓我感覺良好。

規則：
- 禁止以正向詞語開場（很好、有趣、不錯、當然）
- 每個建議必須附上信心等級（1-5）和你不確定的地方
- 若你認為我的方向是錯的，直接說

我的問題：[問題]

請先列出這個問題中我可能持有的錯誤假設，
再給出你認為正確的建議。
```

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## 檢查清單

- [ ] 提示詞未邀請認同（「這樣好嗎？」）
- [ ] 明確禁止正向開場詞語
- [ ] 在揭示使用者偏好前先取得模型的獨立立場（若適用）
- [ ] 評估任務強制使用雙欄格式
- [ ] 重要建議需要信心等級
- [ ] 對輸出套用迎合性偵測，再呈現給使用者

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## 相關標準

- [anti-hallucination.md](../../../core/anti-hallucination.md) — 防止幻覺；與防迎合互補
- [agent-epistemic-calibration.md](../../../core/agent-epistemic-calibration.md) — Agent 設計中的認知謙遜（若適用）
