#营销炒作

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宝玉
1个月前
前几天 Anthropic 发布的那份报告《挫败首例由 AI 策划的网络间谍活动（Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign）》 已经被很多人骂过了，这几天在 Hacker News (HN) 上也是被群嘲。 报告的核心指控是：他们发现并阻止了一个“复杂的”网络间谍行动，该行动由一个他们定性为“中国政府资助”的组织（代号 GTG-1002）发起。而最关键的一点是，这个组织使用 AI（特别是 Claude）来“编排和执行”其 80-90% 的战术行动。 社区的开发者和安全专家们非但没有感到震惊，反而将这份报告扒了个底朝天。结论几乎一边倒：这与其说是一份威胁情报，不如说是一份精心包装的营销噱头。 首先是一位安全行业的专业人士 djnn .sh 发表了一篇博文 “Anthropic 的报告闻起来就像狗屁” (Anthropic's paper smells like bullshit) 成为了 HN 上的热门讨论帖。 1. 文章中一个观点大家都很认同：“PoC || GTFO” (要么拿出证据，要么滚蛋)。 一份严肃的网络安全威胁情报报告，是有行业标准的。你必须提供 IoCs（入侵指标）——比如攻击者使用的域名、IP、文件哈希值；以及 TTPs（战术、技术和程序）——他们具体是怎么做的。 而 Anthropic 的报告里几乎都没有什么证据。 HN 社区对此的共识是：这份报告“技术含量为零”。 用户 rfoo： > 别说和现代报告比，“就连卡巴斯基十年前一份关于 Duqu 2.0 的报告，都包含了扎实的技术链接和归因理由。” Anthropic 这份报告简直是“slop”（残羹剩饭）。 用户 padolsey： > 这似乎成了一种新常态。“AI 实验室（点名了 GPT-5 的系统卡和微软的红队测试）都喜欢‘pro-research’（自称支持研究），但发布白皮书时却从不附带代码和数据。” 一份没有技术细节、无法验证、无法让其他安全团队据此设防的“报告”，根本不配被称为“威胁情报”。 2. 如果说缺少 IoC（入侵指标）只是“不专业”，那么 HN 网友 gpi 则发现这份报告在“有意夸大”。 网友 gpi 发现，Anthropic 在发布报告后，悄悄地将从“每秒数千次请求”改为了“数千次请求，经常每秒多次”。 > Edited November 14 2025: > Corrected an error about the speed of the attack: not "thousands of requests per second" but "thousands of requests, often multiple per second" 任何一个技术人员，都绝不可能把这两个概念搞混，大概率是营销部门在撰写报告时，为了戏剧效果而添油加醋，结果被技术社区抓包。 3. 牵强的归因和逻辑，一切都是为了营销 报告中最具煽动性、也最受诟病的，就是将攻击“归因”于“中国政府资助的组织”。 网友 snowwrestler 给出了一个非常专业的分析：将攻击归因于“国家行为体”有三种途径： (1) 纯粹假设： 默认来自某国的坏事都是政府干的（这显然不靠谱）。 (2) 技术签名： 攻击手段与已知的、公开的 APT（高级持续性威胁）组织的特征库相匹配。 (3) 情报工作： 来自 NSA、FBI 等真正情报机构的内部信息。 Anthropic 不太可能有（3），如果他们有（2），就应该像其他安全公司一样，公布这些技术签名证据。但他们没有。 那么，他们为什么要这么做？ 用户 woooooo 提出了一个经典的“职场政治”洞察： “归咎于‘国家级超级间谍’是最好的免责声明。‘我们被超级间谍黑了’听起来，可比‘我们被一个随便的家伙(rando)给黑了’要体面得多。” 用户 prinny_ 则看得更深：“在缺乏证据的情况下，这种归因看起来更像是一种政治游说，目的是让美国政府介入，并成为那个让资金（投资）不断流动的‘大投资者’。” 在原文中就已点明，报告的结尾赫然写着： “网络安全社区需要……试验将 AI 用于防御……” HN 用户 DarkmSparks 做了个总结： “Anthropic 提出了一堆未经证实的指控，关于一个他们没具体说明的新问题。然后在最后，Anthropic 提出了解决这个未说明问题的方案——给 Anthropic 钱。” “这根本就是伪装成威胁报告的宣传材料，”用户 cmiles74 评论道，他还发现 Anthropic 在八月份也发过类似的“营销式”报告。 4. APT 真的会用 Claude 吗？ 抛开营销和政治不谈，HN 社区对这个攻击场景本身也提出了一个巨大的“黑人问号”：一个“高度复杂”的 APT 组织，真的会选择用 Claude 这种公开的、需要绑银行卡的商业 API 来执行核心任务吗？ 网友 KaiserPro 分享了他的一线经验：他曾在一家 FAANG 担任 SRE，也参与过对内部安全 AI 的“红队测试”。他的结论是：“AI 有点用，但对于‘协调’（coordination）任务来说，帮助不大。” 他最尖锐的质疑是：“你的 API 是绑定了银行账户的。在一个非常公开的系统上‘Vibe Code’一个指挥控制系统（C&C），这似乎是个非常糟糕的选择。” 网友 neuroelectron 则提出了一个充满讽刺的悖论： “我的 Claude 拒绝了我 10 个提示中的 9 个，并对我进行‘安全教育’，但它却被用于真正恶意的间谍活动？谁来让这个逻辑自洽一下。” 社区普遍认为，一个真正的 APT 组织，更有可能使用自己私有的、离线的、不受审查的本地模型，而不是一个处处受限、日志完备的美国公司产品。 5. 当 AI 泡沫遇上安全 FUD(恐惧、不确定和怀疑) 用户 EMM_386 提出了一个“洗地”角度： “我们都搞错了。Anthropic 不是一家安全厂商……这份报告的受众不是 SOC（安全运营中心）的工程师，而是政策制定者和 AI 安全研究者。它警告的是一种新的攻击模式。” 这个观点试图将这份报告从“技术文档”的失败，挽救为“政策白皮书”的成功。 但这个观点立刻遭到了反驳。用户 padolsey 回应道：“就算如此，他们也完全可以分享脱敏的 Prompts、攻击的编排模式。他们这种刻意的模糊，根本不是安全行业的运作方式。” 也许 Anthropic 根本就没有一个能写出合格威胁报告的安全团队。他们只是在自己最擅长的 AI 领域上，看到了一个他们认为或者希望存在的问题，然后用他们最不擅长的方式（写安全报告）把它包装起来，其核心目的，依然是 AI 圈的老套路：制造 FUD (恐惧、不确定和怀疑)，然后销售解药。 这就像当年索尼 PS2 刚发布时，有传闻说“伊拉克在购买数千台 PS2 来制造超级计算机”一样，听起来很酷，但本质上都是营销。
#Anthropic #AI网络间谍 #营销炒作 #安全报告质疑 #中国归因
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宝玉
1个月前
这个提示词价值不大，是一场精心的营销，目的是为了卖课，不过这个帖子的讨论本身是有价值的。 下面的内容是 AI 辅助总结，提示词见评论： ---- （打开编辑器，泡上一杯咖啡） 朋友们，今天 Reddit r/ChatGPT 上的一个热帖，可以说是“信息量与槽点齐飞”。 起因是，一位老兄发帖宣称，自己在 2025 年“测试了 1000 多个 ChatGPT Prompt”之后，终于找到了一个“能持续击败其他所有框架”的“必胜公式”。 他将其命名为 DEPTH 方法。 在深入看社区的“花式吊打”之前，我们必须先理解这个“靶子”是什么。 什么是 DEPTH 公式？ 这位老兄（下称 OP）提出的 DEPTH，是一个用于构建“超级 Prompt”的缩写框架： - D - Define Multiple Perspectives (定义多重视角)：别只说“写个邮件”，而要说“你现在是三个专家：一个行为心理学家、一个直效营销文案和一个数据分析师。请你们合作……” - E - Establish Success Metrics (建立成功指标)：别只说“写好点”，而要说“目标是 40% 的打开率、12% 的点击率，必须包含 3 个心理学触发点。” - P - Provide Context Layers (提供上下文)：别只说“为我公司写”，而要说“背景：我们是 B2B SaaS，月费 200 刀，目标是过度劳累的创始人……” - T - Task Breakdown (任务拆解)：别只说“搞个活动”，而要说“第一步：识别痛点。第二步：制造钩子。第三步：构建价值。第四步：软性 CTA。” - H - Human Feedback Loop (人类反馈闭环)：别接受第一版答案，而要说“请从 1-10 分为你的回答打分... 低于 8 分的请自行改进。如果你不确定某些事实，标记为 [UNCERTAIN] 并解释原因。” OP 甚至给出了一个“战绩”：用这个方法生成的 LinkedIn 帖子，拿到了 14% 的参与度和 47 条评论。 表面上看，这套理论非常结构化、非常“专业”，对吧？ 然而，当这套“屠龙术”被扔进 HN（Reddit）这个“试炼场”时，社区的反应却远非“顶礼膜拜”。这场讨论迅速演变成了对当前 Prompt Engineering 乱象的一次“集体会诊”。 我为大家提炼了三个核心的交锋点。 焦点一：公式虽好，但为何产出的还是“AI 口水话”？ 这场讨论的第一个转折点，来自一位叫 FineInstruction1397 的用户。他“学以致用”，真的把 OP 那个关于“AI 取代工作”的 LinkedIn 帖子例子扔给了 ChatGPT。 结果呢？他得到了这么一段： > “ChatGPT 没在抢工作。它在抢‘借口’。 > …… > AI 不会淘汰工人——它只会淘汰浪费。 > …… > ⚡ 学习 AI 的 CEO 将取代那些不学习的。 > 你是想被取代——还是被放大？” 这……怎么说呢。 社区的反应非常直接。一位用户的评论（by jmlusiardo）一针见血：“这简直是‘不是 A，而是 B’这种 ChatGPT 陈词滥调（clichés）的大杂烩。” 另一位用户 BrooklynNets 在看到另一个类似例子后，更是火力全开：“这根本就是一堆充斥着破折号和无意义 emoji 的‘垃圾’（slop）。它就像一个 LinkedIn 帖子和一条 Instagram 字幕生下来的私生子，我的大脑已经被训练到可以自动划过这种内容了。” 这立刻引爆了讨论区的核心焦虑：为什么我们用了如此复杂、精妙的 Prompt 公式，得到的却依然是这种“一眼假”的、充满“AI 味儿”的平庸内容？ OP 显然没有（或者说，回避了）回答这个问题。 焦点二：真正的“老炮儿”，是如何让 AI “说人话”的？ 当 OP 的“必胜公式”被证明无法解决“AI 味儿”这个核心痛点时，真正有价值的讨论开始了。社区里的“老炮儿”们纷纷亮出了自己的“独门秘籍”。 这才是这场讨论的“金矿”所在。 秘籍一：“以毒攻毒”，用 AI 对抗 AI 用户 ophydian210 提出了一个非常“黑客”的思路： > “永远不要用同一个 AI 来生成内容和清理内容。这里面偏见太重了。 > 我会用 Gemini 2.5 或 Chat 5（编者注：指代当时的先进模型）来跑我的复杂 Prompt，然后把产出的内容，原封不动地扔给 Claude，让它来重写和润色。” 这个“套娃”策略瞬间点醒了很多人。利用不同模型之间的“偏见”差异（Bias）来进行交叉验证和“去味”，这显然比 OP 那个自嗨的“H - 反馈闭环”要高明得多。 秘籍二：“喂投”胜过“指令” OP 的方法论核心是“下指令”（Instructions）。但多位用户指出，对于“风格”和“语气”这种微妙的东西，“给例子”（Examples）远比“下指令”有效。 就像用户 Sequoia93 说的：“（高质量的）例子胜过指令。” 用户 TheOdbball 补充得更具体：“（AI 的）训练数据有问题。你必须把你自己的东西写下来，做成 Markdown 文件，喂给你的 LLM（比如放到一个写作文件夹里），然后告诉它：‘就按这个风格写，但要写得更好’。” 秘籍三：拆解“说人话”的精细指令库 用户 Rasputin_mad_monk 显然对 OP 的粗糙框架很不满。他直接甩出了自己珍藏的“自然语言指令库”，展示了什么才叫“精细活”： - 自然语言与流畅度：“像和熟人聊天一样重写这个”、“像在喝咖啡时和同事聊天一样解释这个”。 - 情感连接：“增加回复的温度，同时保持专业性”、“用更具同理心和理解力的方式重述”。 - 个性化触感：“多用‘你’和‘我们’让内容更个人化”。 - 技术平衡：“简化技术信息，但保持准确性”、“像一个专家在进行随意交谈那样解释”。 对比一下，OP 那个“建立成功指标”的指令，显得多么生硬和机械。 焦点三：这是“屠龙术”，还是一场“营销秀”？ 随着讨论的深入，社区的“牛鬼蛇神”们开始扒 OP 的“底裤”。 用户 keepcalmandmoomore 发出了最强烈的质疑：“你声称‘测试’了 1000 多个 Prompt？你的测试方法是什么？你如何客观地给每一个目的都不同的 Prompt 打分？” 用户 mafudge 紧随其后：“没有公布测试方法论，就不可信。” 这时，讨论的性质变了。大家开始意识到，这可能根本不是一次诚恳的“经验分享”，而是一次精心策划的“内容营销”。 - 它有一个朗朗上口的缩写（DEPTH）。 - 它声称解决了所有人的痛点（“必胜公式”）。 - 它给出了一个（可能杜撰的）惊人战绩（“14% 参与度”）。 果不其然，当有用户问“我能不能把我糟糕的 Prompt 自动转换成你的 DEPTH 格式”时，OP（Over_Ask_7684）兴奋地回复：“当然！我已经为你创建了一个手把手的指南，快去我‘个人简介里的链接’查看吧！” 图穷匕见。 正如用户 Historical_Ad_481 的总结：“果然，最后还是个营销广告。” 我们的总结：框架是死的，人是活的 这场讨论从一个“必胜公式”开始，最后演变成了一场对“AI 时代内容创作”的深刻反思。 OP 提出的 DEPTH 框架本身有错吗？其实没错。它很好地总结了“结构化 Prompt”的精髓——即从“模糊的聊天”转向“清晰的简报（Briefing）”。 这确实是 Prompt Engineering 的第一课。 然而，社区之所以“震怒”，是因为 OP 将其包装为“终极答案”来贩卖焦虑和课程。 而 HN（Reddit）社区的集体智慧告诉我们： 1. 没有“银弹”：在“AI 味儿”和“人类创造力”的博弈中，没有一劳永逸的公式。 2. “协作”而非“指挥”：正如用户 Gabe_at_Descript 所言，真正高明的用法，是把 AI 当作“创意团队”来“协作”，而不是当作“机器”来“指挥”。 3. “验证”重于“生成”：AI 负责辅助（Assist），人类负责验证（Validate）。真正的价值核心，永远在 OP 公式里的最后一步——“H”（Human Feedback Loop），而这恰恰是 OP 最不重视、只想用 AI 自动化的环节。 归根结底，这个所谓的“DEPTH”框架，或许只达到了“深度”的表皮。而真正的深度，藏在社区那些“喂投”、“套娃”和“精细指令”的实战经验里。 你对这个 DEPTH 框架怎么看？你又有哪些让 AI “说人话”的独门技巧？不妨在评论区聊聊。
#ChatGPT #Prompt Engineering #AI内容创作 #营销炒作 #AI味