AI内容污染之后,我们需要一个Reality Filter

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作者：微信文章
前两天我写了一篇关于AI幻觉与内容污染的文章。那篇文章写完后，我就在琢磨：我们该如何判断AI生成内容的可信度？通过一顿操作，我发现了一条（也许）值得尝试的路径——Reality Filter 方法。📌 什么是 Reality Filter 方法？

Reality Filter 方法是我从Reddit上面发布的一篇帖子上了解到的——
ChatGPT and GEMINI AI will Gaslight you. Everyone needs to copy and paste this right now.

搜索这个标题，帖子就会出来。 作者提出的这个方法，作为一种轻量级工具，可以减少大型语言模型（LLM）生成内容中的虚构成分，尤其是在使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等模型时。



它并不是一个正式发表的学术方法，而是一个实践性框架，旨在帮助用户和AI之间建立更真实、可信的互动。

它对AI的核心指导包括：

❌ 不将推测、推理或生成内容当作事实呈现🏷️ 对无法验证的信息进行明确标注（如：[Inference]、[Speculation]、[Unverified]）🤔 鼓励AI在不确定时说“我无法验证”而不是猜测🔍 强调对内容真实性的持续审视与纠错

作者提供了针对ChatGPT，Gemini，Claude模型以及通用模型的四个版本的谈话指导，ChatGPT的指导版本如上图。 我让Copilot学习了一下这些directives。 我啰啰嗦嗦地对它输入了三次，它表示自己懂了，让我不要重复啰嗦了，直接干活。

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🛠️ 如何使用 Reality Filter 方法？

除了给AI模型那些指示后，可以进一步将Reality Filter方法转化为一个可操作的分析流程，适用于与AI互动协作应用于行业分析、技术判断等场景：
✅ 1. 事实验证（Reality Check）

这个内容是否真实？是否有可靠来源或验证？

⚠️ 2. 适用边界（Scope of Applicability）

在哪些场景下有效？在哪些条件下可能失效？

🔍 3. 动机分析（Intent & Incentives）

提出者的动机是什么？是否有商业、政治或流量驱动？

🌍 4. 长期影响（Long-Term Impact）

可能带来哪些深远影响？是否会引发新的问题或副作用？

每次调用AI做分析时，我可以尝试用它来“过滤”内容的真实性与现实性。

我提醒自己一下，并没有万能工具来确保AI内容的真实与准确，只不过在使用AI的时候，利用这个轻量化的框架，问对一些问题，让AI减少胡编乱造，从而使生成的内容更可靠一些。