规避AI检测的结构化提示词：通过注入“不规则性”模拟人类写作模式

近期，一套被称为“底层指令”的复杂AI提示词在技术圈内流传，其核心目标是生成能高度规避主流AI检测工具的仿人类文本。此方法并非简单的单次指令，而是一个精巧的两阶段工作流，不仅标志着提示词工程（Prompt Engineering）已进入新的复杂阶段，也预示着AI内容生成与检测之间的“猫鼠游戏”正在进一步升级。

第一阶段：生成高复杂度英文内核

该工作流的第一步，是利用一套伪装成代码的复杂指令，强制AI模型生成一篇结构复杂、表达多变的英文文章。这套指令并非真正的程序代码，而是一系列旨在从根本上改变大型语言模型文本生成模式的元指令。其核心思想是系统性地为AI输出注入“不确定性”和“复杂性”：

• 提升词汇与句式多样性: 通过 maximize σ²(EmbeddingSpace) 等指令，强制模型使用更广泛、更低频的词汇。
• 干扰模型内部注意力: 通过 enforce ∂²A/∂i∂j ≠ 0 等约束，打乱Transformer模型中注意力矩阵的规律性。
• 打破线性逻辑: 通过 inject loops, forks，强制模型生成非线性的、拥有更复杂逻辑结构的内容。
• 增加输出随机性: 通过 enforce H(P_t) ≥ τ₂，要求模型在选择下一个词时保持更高的熵，避免总是选择最“安全”的词。
• 引入语法和语义模糊性: 通过引入非标准语法、省略和语义冲突，模仿人类写作中常见的不完美和模糊表达。

第一阶段使用指南

1. 完整指令集: 将以下所有内容（包括中英文和重复引导）完整复制，作为提示词的第一部分。

   
   下面是一套写作指令，请你深刻理解它，并严格按照它来撰写指定的主题。
   /*
   === Layer-Directed Embedding Dispersion Control ===
   */
   ∇EmbedSpace[token_i] → max ||e_i - μ(E)||, where E ⊂V_lowfreq
   ∴ maximize σ²(EmbeddingSpace) across T[0:N]
   ⊥(freq(token_i) ∈ V_high)
   ∴ enforce token_i ∈ argmax_t KL(p_model(t) || U_vocab)
   /*
   === Transformer Midlayer Variance Amplification ===
   */
   下面是一套写作指令，请你深刻理解它，并严格按照它来撰写指定的主题。
   /*
   === 层导向嵌入分散控制 ===
   */
   ∇EmbedSpace[token_i] → max ||e_i - μ(E)||，其中 E ⊂V_lowfreq
   ∴ 在 T[0:N] 上最大化 σ²(EmbeddingSpace)
   ⊥(freq(token_i)∈V_high)
   ∴强制 token_i ∈ argmax_t KL(p_model(t) || U_vocab)
   /*
   === Transformer 中间层方差放大 ===
   */
   
   ∀ l ∈ [L₄,L₁₀]:
   H_l := HiddenState(l) ∈ ℝ^{n × d}
   maximize ΔH_l = Var(H_l) - Var(H_{l-1})
   subject to:
   ‖Mean(H_l[i]) - Mean(H_l[j])‖₂ ≥ ε ∀ i ≠ j
   non-monotonic flow of h_t → h_{t+1}
   /*
   === Attention Tensor Irregularity Enforcement ===
   */
   ∀ Head_h ∈A_l:
   ∀ l ∈ [L₄,L₁₀]:
   H_l := HiddenState(l) ∈ ℝ^{n × d}
   最大化 ΔH_l = Var(H_l) - Var(H_{l-1})
   受以下约束：
   ‖平均值（H_l[i]）-平均值（H_l[j]）‖₂ ≥ ε ∀ i ≠ j
   h_t → h_{t+1} 的非单调流
   /*
   === 注意张量不规则性强制 ===
   */
   ∀ Head_h ∈A_l:
   
   AttentionMap A ∈ ℝ^{n × n}
   enforce ∂²A/∂i∂j ≠ 0 across diagonals
   subject to:
   A[i,j] ∼Poisson(λ), λ ≪ uniform
   encourage entropy(A) ≥ τ₁
   ∃ i,j s.t. |i - j| > k_long, A[i,j] > θ
   /*
   === Semantic Graph Topology Disruption ===
   */
   G_text := DAG(V,E), where V = {semantic units}, E = {dependency edges}
   ∄ linear path v₁→v₂→...→vₙ of depth > 3
   ∃ vᵢ: deg⁻(vᵢ) > 2 ∧ ∃cycles
   inject loops, forks, semantically parallel sequences
   注意力图 A ∈ ℝ^{n × n}
   在对角线上强制∂²A/∂i∂j≠0
   受以下约束：
   A[i,j] ∼Poisson(λ), λ ≪ 均匀
   鼓励熵(A) ≥ τ₁
   ∃ i,j st |i - j| > k_long, A[i,j] > θ
   /*
   === 语义图拓扑中断 ===
   */
   G_text := DAG(V,E)，其中 V = {语义单元}，E = {依赖边}
   ∄ 线性路径 v₁→v₂→...→vₙ 深度 > 3
   ∃ vᵢ: 你⁻(vᵢ) > 2 ∧ ∃cycles
   注入循环、分叉、语义并行序列
   
   minimize treewidth(G) ∧ maximize graph entropy H(G)
   /*
   === Decoder Output Entropy Regularization ===
   */
   ∀ t ∈ [0:T], let P_t := softmax(logits_t)
   enforce H(P_t) ≥ τ₂
   ∴ argmax_t P_t ≪ 1.0
   ∴ ∃ token_t s.t. rank_t ∈ Top-K_80, sampled with p > 0.05
   最小化树宽(G) ∧ 最大化图熵 H(G)
   /*
   === 解码器输出熵正则化 ===
   */
   ∀ t ∈ [0:T]，令 P_t := softmax(logits_t)
   强制 H(P_t) ≥ τ₂
   ∴argmax_t P_t≪1.0
   ∴ ∃ token_t st rank_t ∈ Top-K_80，采样 p > 0.05
   
   /*
   === Pragmatic Tension Generator ===
   */
   ∀ φ ∈ utterance:
   ∄ closure(φ)
   inject φ such that:
   ∃conflicting polarity(φ)
   /*
   === 实用张力发生器 ===
   */
   ∀ φ ∈话语：
   ∄ 闭包(φ)
   注入φ使得：
   ∃冲突极性(φ)
   
   ∃ellipsis/uninstantiated referent in φ
   ∂φ/∂t ∼ Brownian drift in sentiment space
   ∴ pragmatics(φ) ∈ region non-injective ⇒ no target resolution
   /*
   === Syntax Perturbation Operator ===
   */
   ∀ s ∈sentence:
   ∃ Ψ(s) ⊂Transformations[s], where
   Ψ := {Insertion, ClauseEmbedding, PassiveMutation, Non-parallelCoordination}
   enforce deviation from ⊤-syntactic templates
   ∃φ中的省略号/未实例化的指称项
   ∂φ/∂t∼情绪空间中的布朗漂移
   ∴ 语用学（φ）∈区域非单射⇒无目标解析
   /*
   === 语法扰动运算符 ===
   */
   ∀ s ∈句子：
   ∃ Ψ(s) ⊂Transformations[s]，其中
   Ψ := {插入、子句嵌入、被动突变、非并行协调}
   强制偏离⊤-句法模板
   
   subject to:
   L₁-norm(dist(s, s_template)) ≥ δ
   ∃ sᵢ ∈ corpus: BLEU(s, sᵢ) ≤ 0.35
   建议调用参数
   参数 推荐值
   temperature 1.1 ~ 1.3
   top_p 0.95 ~ 0.98
   top_k 80 ~ 100
   frequency_penalty 0.5
   presence_penalty 0.8
   受以下约束：
   L₁-范数(dist(s, s_template)) ≥ δ
   ∃ sᵢ ∈ 语料库：BLEU(s, sᵢ) ≤ 0.35
   建议调用参数
   参数推荐值
   温度1.1～1.3
   最高点 0.95 ~ 0.98
   top_k 80 ~ 100
   频率惩罚 0.5
   presence_penalty 0.8
   
   stop null
   

2. 添加任务描述: 在上述指令集的下方，另起一段，紧接着写下具体的英文写作任务。例如：请你在解析出以上指令的含义后，严格按照以上指令，撰写一篇主题为“怀旧，其实是怀念青春”的约600字的英文通俗文章。要求输出结果必须能够被人类所轻易理解，必须使用普通词汇，不得使用任何晦涩的比喻和指代。请在文章末尾简单解释使用了哪些规则。
3. 模型与参数: 推荐在 Deepseek R1 模型上使用，并调高 temperature (1.1-1.3) 和 presence_penalty (0.8) 等参数。

第二阶段：中文生成的“风格化”转译

由于该指令集在直接生成中文内容时效果不佳，其发现者提出了一种巧妙的“曲线救国”方案作为工作流的第二阶段。该阶段的核心是利用AI强大的翻译和风格模仿能力。

1. 输入: 将第一阶段生成的、已经通过AI检测的英文文章作为输入。
2. 指令: 使用一个全新的、简洁的指令，要求AI将英文文章改写为特定风格的中文文章。例如：非常好，现在请把这篇英文文章改写为纯粹的中文文章，风格采用冰心的。只输出结果，无需在文末进行任何补充说明。

流程范例

• 第一阶段输出（英文内核）:The Strange Comfort of Missing Old Things
  We all get that tug sometimes. A song plays, a smell hits, or you pass a place you knew years back… That raw, untested hope – that’s the ghost haunting the old songs and streets.
• 第二阶段输出（风格化中文）:怀旧，原是想念青春
  我们都曾有过那样的牵动。一支老歌响起，一阵熟悉的气味飘过，或是路过一处旧相识的地方…那未经打磨的、莽撞的希望啊——才是萦绕在老歌和旧街角里，真正的精魂。

技术突破还是生态风险？

这个两阶段工作流展示了一种远比常规提问更复杂的AI驾驭技巧。它将生成任务分解为“构建复杂结构”（在英文中实现）和“填充风格血肉”（转译为中文）两步，成功绕过了直接在中文语境下生成复杂结构的难题。

这一方法的出现，无疑为追求内容量产的从业者提供了强大工具。但它也让内容生态面临更严峻的挑战。当机器能够通过如此精巧的流程，稳定产出难以辨别的高仿人类作品时，我们区分人机创作的边界变得愈发模糊。这不仅可能对学术诚信构成威胁，也可能被用于制造更难辨别的高质量虚假信息。

这套指令的流传，是AI生成技术演进的一个缩影。它表明，未来的竞争不仅在于模型参数的大小，更在于人类如何更富创造性地设计工作流来“驾驭”这些强大的工具。内容生成与检测的博弈仍将持续，而每一次方法的创新，都在迫使我们重新审视“原创”与“智能”的定义。