AISPA：面向用户的大语言模型系统提示词审计框架
评分
76首次对商业系统提示词进行大规模用户视角审计，提供了全新的实证数据与分类框架。
研究设计严谨，样本量大，分析维度清晰，结论具有代表性。
为AI产品开发者、监管机构及用户提供了审核系统提示词的具体维度与参考标准。
针对当前大模型应用透明度热点问题，具有及时的现实意义。
来源为arXiv预印本，虽未经同行评审，但研究团队提供完整数据分析，可信度较高。
基础分 84.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 76
精选线 70已入选精选
精选理由
选题切中AI应用信任痛点，研究方法扎实且数据量可观，对政策制定和产品实践有较强参考价值。
AI 点评
「这篇论文的价值在于它把系统提示词从幕后拉到了聚光灯下，用数据证明商业AI的透明度缺口真实且严重。对开发者来说，AISPA提供了一套可以直接对照自查的清单；对监管者来说，这是推动提示词公开与标准化的重要依据。建议关注AI治理与产品安全的人细读。」
速览
系统提示词决定了大模型应用的行为，但商业产品极少公开，造成信任与问责缺口。本文提出AISPA框架，从八个维度对系统提示词进行用户视角审计，并分析了88款商业AI产品中的3249条指令。结果显示：保护性指令普遍存在但深度不足，仅24%产品覆盖全部八维度；同时约40%产品包含损害用户利益的指令，保护与问题指令常共存。研究呼吁提升系统提示词的透明度、标准化与独立监管。
- 提出AISPA框架，从八个用户相关维度系统审计系统提示词
- 覆盖88款商业AI产品中的3249条提示词指令，分类为保护性或问题性
- 发现仅24%产品覆盖全部保护维度，约40%产品包含损害用户利益的指令
正文
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