对抗性提示（Adversarial Prompting）是指用户故意设计输入提示（prompt）以诱导人工智能模型（尤其是大型语言模型）产生错误、偏见或有害输出的行为，类似于机器学习中的对抗性攻击概念。它通过精心构造的文本输入来测试模型的鲁棒性、安全性和公平性，旨在揭示模型的潜在弱点，如输出偏差、安全漏洞或不一致性。这种技术不仅挑战模型的可靠性，还促使开发者关注提示工程的防御机制。
在AI产品开发的实际落地中，对抗性提示的应用至关重要。AI产品经理可通过模拟此类提示进行模型测试和评估，以增强产品的抗干扰能力和安全性。例如，在聊天机器人或内容生成系统中，开发者设计对抗性提示来暴露模型的风险点（如生成不当内容），进而实施输入过滤、模型微调或安全协议优化。这不仅提升了产品的可靠性和用户体验，还为构建更公平、可信的AI系统提供了实践基础。
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