04 逻辑篇：Ai写材料敏感词

在数字化转型的浪潮中，AI公文写作工具已成为政府机关和企事业单位的重要助手。但在实际应用中，用户常遇到这样的困境：当文本涉及"信访""问责""事故"等敏感词汇时，AI系统会突然"失语"，弹出"涉及敏感信息无法生成"的提示。这种情况不仅影响工作效率，更可能造成关键信息的表达偏差。如何让AI既能恪守安全底线，又能有效辅助公文写作？

甚至你让他帮你整理一份敏感词都会直接拒绝回答。

我是AI材料星的free同学，今天就分享一套系统的脱敏方法论。

一、了解敏感词

AI的过滤机制本质上是基于概率模型的语义识别系统。以某省级政务云平台为例，其AI写作工具内置的敏感词库包含超过3万条政企专用词条，涵盖7大类42个子类。这些词库通过"关键词+语义关联度"双维度构建，当文本触发任意维度阈值时，系统就会启动阻断机制。

比如：

一些政策性用语，一提到某些领导名字、文件编号，系统立马就"警铃大作"；

还有机构内部的一些专属称谓，比如部门代号、保密级别这些；

当然还有就是各种数据了，财政数据、人口统计这些看起来平常的数字，在AI眼里可能就是"不能说的秘密"。

另外我们实践中发现，AI对敏感信息的判定存在三个层级：直接触发词（如"群体性事件"）、关联触发词（如"群众聚集"配合"诉求未解决"）、以及语境触发（连续出现多个次敏感词）。某市应急管理局的测试数据显示，直接触发占比58%，关联触发占32%，语境触发占10%。

那么如何规避以上存在风险了？

二、换个表达词

1. 术语转换技术：将"信访"转化为"群众诉求响应"，"事故"改为"突发事件"，"问责"替换为"责任追溯"。还有一些操作方法：

比如领导名字可以用职位来代替，"张主任"可以说成"我们部门负责人"；

敏感的机构名称可以用功能来描述，"某保密部门"可以改成"负责信息安全的团队"；

文件编号最容易被拦截，可以用描述性语言，比如"中办发[2023]5号"可以说成"今年初发布的关于该议题的重要文件"。

另外，我们在日常写作中，可以建立专用同义词库，可以有效降低敏感词触发率。

2. 结构重组策略：

比如将"关于XX事故的整改通知"拆解为"安全生产强化工作方案"，把负面表述转化为正向建设性内容。另外AI很容易对特定的文本结构敏感，尤其是那些看起来就很"官方"的格式。

所以，要学会了"化整为零"。具体来说：在可能敏感的提示词前后，加一些中性的过渡语句，

比如“帮我分析数据”可以改成"接下来我们分析一下相关数据"；改变一下原来的公文格式，让它看起来不那么"官方"。

3. 语境净化模型：在输入提示词时前置安全声明，例如添加"请用合规政务语言表达以下内容"。测试显示，这种前置语境可使AI生成通过率提高43%。

本质上，就是把整个文件的语境和基调改变一下，让AI无法识别出"敏感"信息。

比如：把公文的语气改成研究报告的口吻，加入一些学术性的词汇；

使用引述的方式，"有研究表明..."、"据专家分析..."；

采用假设性的表达，"如果实施这样的政策..."、"假设在这种情况下..."。

三、建立提示词库

除了以上方法，最最最重要的就是，学会使用提示词。AI材料星有专业提示词库，当我们在写文章时，可以找到相关提示词。

AI材料星首页，找到AI对话写作。在这里可以直接搜索、复制、直接使用Ai提示词。

也可以，点击进入AI提示词智能体，让AI帮助你优化提示词。