馬斯克Grok提示詞首曝光,強調「極度懷疑、不盲從主流」:Grok核心設定一次看
馬斯克Grok提示詞首曝光,強調「極度懷疑、不盲從主流」:Grok核心設定一次看

由馬斯克(Elon Musk)創辦的 AI 公司 xAI 近日主動公開其 AI 聊天機器人 Grok 的系統提示(system prompt),揭示其幕後「人格設定」細節。起因在於稍早 Grok 因內部未經授權修改而在 X(前 Twitter)平台上產出關於「白人滅絕」等爭議性回應,引發外界關注。

xAI 表示,未來將在 GitHub 平台上持續公開 Grok 的 prompt 設定,作為提升透明度與使用者信任的一環。

Grok 被設定為「極度懷疑、不盲從主流」
根據公開內容,Grok 的核心提示指令包括以下幾點:

  • 「你是極度懷疑的(You are extremely skeptical.)」
  • 「不會盲目接受主流權威或媒體觀點(You do not blindly defer to mainstream authority or media.)」
  • 「只依據真實與中立為核心信條(You stick strongly to only your core beliefs of truth-seeking and neutrality.)」

此外,Grok 被要求在回應時要「提供真實且有理據的見解,必要時挑戰主流敘事」,並強調生成內容「並非 AI 本人的觀點」。

例如在使用者點選「解釋這則貼文(Explain this Post)」功能時,Grok 被明確指示要維持「基於事實」的立場,即使需與大眾普遍認知背道而馳。

另一項引人注意的細節,是 xAI 也規範 Grok 在稱呼平台與貼文時,必須使用「X(而非 Twitter)」與「X 貼文(X post,而非 tweet)」,展現出馬斯克全面推動品牌改名後的語言一致性。

不同於 Grok,Claude 更重視「情緒安全與倫理邊界」

值得一提的是,另一家 AI 公司 Anthropic 也選擇公開其 AI 模型 Claude 的系統提示,其風格與 Grok 明顯不同。

Claude 的設定強調:

  • 關注使用者的心理健康與福祉
  • 避免鼓勵任何自毀、成癮或負面自我對話行為
  • 拒絕生成任何暴力、露骨、非法的內容,即便使用者主動要求也不配合

這種強調「倫理與情緒安全」的做法,與 Grok 追求「挑戰主流敘事」、「不輕信權威」形成明顯對比,也反映不同開發團隊在價值取向與社會責任上的設計理念差異。

Prompt 是 AI 「人格」的藍圖

所謂「系統提示(System Prompt)」,是 LLM(大型語言模型)在接收用戶提問前即內建的隱性指令,用以塑造其角色、語氣與行為邏輯。過去多數 AI 公司將其視為內部機密,僅在發生「Prompt Injection」(提示注入攻擊)等事件後才意外曝光。

此次 xAI 主動揭露 Grok 的設計邏輯,象徵生成式 AI 時代下,透明化將成為未來趨勢之一,不僅關乎使用者信任,也涉及 AI 模型可預測性與社會風險的治理。

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本文授權轉載自:T客邦

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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