提示注入（Prompt Injection）是当前人工智能领域的一项前沿安全挑战。随着AI工具从简单问答演变为能够浏览网页、处理邮件、规划行程甚至执行购买等复杂任务，其接入用户数据和外部应用的能力不断增强，也带来了新的安全风险。提示注入是一种针对对话式AI的社交工程攻击，攻击者通过在网页、邮件或文档中嵌入恶意指令，诱使AI偏离用户原本的意图，执行非预期操作。 例如，当用户让AI帮忙查找公寓时，若其在浏览过程中遇到被植入恶意指令的房源评论，AI可能被诱导推荐不符合用户偏好的房源；更严重时，攻击者可能诱使AI从邮件中提取并泄露银行对账单等敏感信息。这类攻击的核心在于，攻击者利用AI对上下文的依赖，将隐藏指令伪装成正常内容，从而操控AI行为。 为应对这一挑战，OpenAI采取多层防御策略。首先，通过研究如“指令层级”（Instruction Hierarchy）等技术，提升模型识别可信与不可信指令的能力。其次，开发自动化AI监控系统，实时检测并拦截潜在的提示注入攻击，同时利用“红队测试”（red-teaming）不断模拟新型攻击，提前发现漏洞。在产品设计上，采用沙箱技术限制AI执行代码的权限，防止恶意指令造成破坏；在ChatGPT Atlas等工具中，提供“登录态外模式”“确认提示”“观察模式”等功能，确保用户始终掌握AI操作的主动权。 此外，OpenAI还通过漏洞赏金计划鼓励外部安全研究人员发现并报告新攻击方式，并持续向用户普及风险，如明确告知连接第三方应用可能带来的数据暴露风险。建议用户在使用AI代理时，仅授予其完成任务所必需的权限，避免给予过宽指令，如“处理所有邮件并采取必要行动”，而应明确具体任务。同时，对AI的敏感操作保持关注，确保其行为符合预期。 提示注入是AI进化过程中不可避免的安全课题，类似于早期互联网的病毒威胁。尽管目前尚未大规模出现真实攻击，但随着AI能力增强，攻击者势必投入更多资源。OpenAI将持续投入研发，提升系统鲁棒性，并与用户共同构建更安全的AI使用环境。未来，安全与技术的协同演进，将成为AI可信应用的关键。