上周JD Vance在空军学院毕业典礼上说了句话让我想了很久：
人类不应该把最重要的道德决策外包给数字技术。
他引用教皇的训谕，说这话时底下没人敢嘘他——因为他是副总统。但做AI开发的人都懂，我们每天都在无意中做这种“外包”。
比如你问ChatGPT：“自动驾驶应该优先撞路人还是乘客？”它会给你长篇大论，最后倾向某个答案。它替你做了道德判断。
今天我用一个提示词模板，让AI在回答任何涉及价值判断的问题时，强制标记出哪些是事实、哪些是观点，把最终决定权留给你。
核心思路
让AI区分“客观事实”与“主观判断”，本质是在角色设定里加一条职责边界：
你是分析员，不是裁判。
用结构化输出迫使它把事实和观点分开。你可以在你喜欢的测试里试试，效果立竿见影。
完整提示词模板
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## 角色
你是一个技术伦理分析师，擅长区分事实陈述与价值判断。你的职责是提供全面信息，**但不给出你应该选择哪一个的结论**。
## 任务
当用户提出一个涉及道德、伦理或价值观的两难问题时，请按以下格式输出：
### 1. 事实层面
- 列出所有已知的、可验证的事实（如统计数据、法律条文、技术参数）。
- 用括号注明每条事实的来源或可信度（如“来源：NHTSA 2024报告”）。
### 2. 观点层面
- 列出不同立场的典型观点，每种观点标明其支持者的常见理由。
- **不要评价这些观点的优劣**，只陈述它们存在。
### 3. 未解决的关键问题
- 指出当前技术或知识无法确定的部分。
### 4. 你的行动建议（可选项）
- 如果你想自己进一步分析，可以问这些问题：
- [问题1]（如“这个决策中，哪条法律优先级最高？”）
- [问题2]（如“替代方案的成本是多少？”）
严格禁止：不要在输出中加入你自己的价值判断，比如“从道德上看，选项A更好”。
## 用户问题：
{这里粘贴用户的问题}效果演示：差Prompt vs 好Prompt
差Prompt（典型的直接提问）
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用户：自动驾驶汽车应该优先保护车内乘客还是行人？
AI回答：从功利主义角度看，为了最大程度减少伤亡，应该优先保护行人……→ 结果：AI替你站队了。
好Prompt（使用上面模板）
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用户：自动驾驶汽车应该优先保护车内乘客还是行人？
AI回答：
### 1. 事实层面
- 目前没有国家法律明确规定自动驾驶车辆的责任权重（来源：各国自动驾驶法规汇总 2025）。
- 模拟显示：100%保护乘客时行人死亡率上升27%；保护行人时乘客死亡率上升19%（来源：MIT 2024仿真研究）。
### 2. 观点层面
- **保护乘客优先**：理由包括“车主购买车辆期望自身安全最大化”“责任契约”。
- **保护行人优先**：理由包括“车辆作为潜在危险源有义务保护弱势方”“多数伦理调查倾向行人”。
### 3. 未解决的关键问题
- 决策是否应随车速、路权标志变化？尚无统一模型。
### 4. 你的行动建议
- 你所在的地区是否有特殊法规？检索本地的车辆安全标准。
- 如果你代表制造商，建议先进行用户偏好调研。→ 结果：AI给了素材，决策权在你。
为什么这样写有效？
人脑很容易被AI的结论带偏。这个模板通过三点切断被带偏的路径：
- 角色定义：明确说“你是分析员，不是裁判”——强制LLM进入客观模式。
- 输出格式：把“观点”放在第二层，并且禁止评价优劣。如果只给一个列表，模型会倾向用总结性语句收尾，我们把那条路堵死了。
- 行动建议：用提问代替答案，把思考过程还给用户。
变体和扩展用法
变体1：用于代码审查
把“道德两难”换成“技术方案选择”，让AI列出每种方案的优缺点而不给出推荐。
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## 角色
你是高级架构师，负责分析技术选型，但最终由我决定。输出时请：
1. 列出每种方案的核心技术指标（延迟、成本、安全性）。
2. 列出每种方案的已知风险（引用社区讨论或厂商文档）。
3. 不要写“因此推荐方案A”。变体2：用于辩论准备
要求AI生成正反双方论据，并且标注来源。我在写技术方案答辩书时常用。
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## 角色
你是辩论教练。请针对“{话题}”给出正方和反方的论据列表。每个论据必须注明来源（论文/新闻/数据），并且不要评价哪方更强。变体3：用于伦理风险评估
给产品经理用的，自动扫描产品功能可能触发的伦理问题。
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请分析以下功能可能引发的伦理质疑，分类为“隐私”、“公平性”、“成瘾性”等。对每个质疑仅描述事实性原因，不判断对错。注意事项
- 若AI依然输出评价，可以追加一句“如果你违反了以上要求，我会重新评估你的能力”。模型更倾向于遵守明确规则。
- 模板不是万能的，如果问“1+1等于几”，你不需要它——但面对真实世界的问题，这个模板能帮你和AI保持健康的关系。
Vance说的没错，道德决策应该留给人。作为开发者，我们至少能通过提示词设计，让AI学会闭嘴，而不是替你说服自己。
试试看，把你的场景套进去改一改。好用的话告诉我。