生成内容也会"带出品牌风险"
AI 生成的文案、回复、摘要里,可能出现几类不该出现的东西 ✗:
竞品名称与比较、绝对化用语、承诺性表述、敏感话题 ✔ ——
这些在人工文案里会被审校拦下 ✔,但 AI 的输出往往**没人逐条看** ✗。
**把审校做进链路** ✔:提示词约束 + 规则检查 + 抽样人工复核 ✔。
一、四类高风险表述(可用规则拦)
| 类型 | 例子 | 处理 |
|---|---|---|
| 竞品比较 | "比 XX 更好用" ✔ | 禁止或改写为中性描述 ✔ |
| 绝对化用语 | "最好""第一""百分之百" ✔ | 拦截并提示改写 ✔ |
| 承诺性表述 | "一定通过""保证收益" ✔ | 拦截(合规风险最高 ✔) |
| 敏感话题 | 医疗/法律/投资建议 ✔ | 加免责声明 + 限定范围 ✔ |
**做法**:维护一份**词表**(高风险词 + 建议替换 ✔),在**输出后**做检查 ✔
(见"约束变校验"那篇 ✔:能程序检查的不要只写在提示词里 ✔)。
二、三层防线
1. **提示词层**:明确禁止清单 + 正确表述示例 ✔(见示例设计那篇 ✔);
2. **规则层**:输出后扫描词表 ✔ → 命中则**拦截 / 替换 / 标记待审** ✔;
3. **人工层**:按比例抽检 ✔(高风险场景 100% 审 ✔ —— 见审核队列那篇 ✔)。
**关键**:三层都要有 ✔ —— 只靠提示词会漏 ✔,只靠规则会僵 ✔。
三、改写而不是硬拦
直接拦掉会让用户觉得"什么都做不了" ✗。更好的是**给改写建议** ✔:
```
原文:本产品是最好的解决方案
提示:检测到绝对化用语「最好」;建议改为「适合 X 场景的解决方案之一」
```
**要点**:把"为什么不行 + 怎么改"一起给出 ✔(与拒绝文案同一原则 ✔)。
四、该观测什么
五、一条判据
> 抽 100 条 AI 生成的对外文案 ✔,其中有多少含绝对化用语或承诺性表述 ✔?
> 比例不为 0 且没有拦截记录,说明审校没做进链路 ✗。