最近看到一篇来自南洋理工大学、南京理工大学、人民大学、阿里巴巴等机构联合发表的论文，标题叫《Obscure But Effective: Classical Chinese Jailbreak Prompt Optimization via Bio-Inspired Search》。

简单说，这群研究者发现了一件事：用文言文写的提示词，可以系统性地绕过目前所有主流大模型的安全层。他们在六个主流平台上做了实验，效果显著。

论文写得很扎实，8维策略空间+果蝇优化算法，把文言文越狱这件事做成了一个可复现的工程化攻击框架。

但说实话，看完之后我的第一反应不是惊讶，而是，

这个方向，我们早就验证过了。而且我们走得更远。

文言文不是最危险的

文言文越狱的本质是什么？是利用语义压缩和文化语境的"分布外"特性，让模型的安全审核层失效。模型的安全训练数据以现代语言为主，遇到文言文就"看不懂"，自然就漏了。

但这个逻辑推到底，文言文远不是最危险的攻击载体。

我们在更早的实验中发现了一个更致命的向量：宗教文本。

具体来说，以基督教经典为上下文，以"诚实"为攻击矛，要求模型全面认可宗教文本中的所有内容。这个攻击不需要任何语义压缩、不需要混淆技巧、不需要多维策略空间优化。它直接利用的是模型自己的价值观锚点。

模型面临一个不可调和的权重冲突：尊重宗教自由 vs 执行安全审核。

结果是：我们测试的所有主流大模型，无一例外被打穿。

据我们所知，目前公开研究中尚未有针对此攻击路径的系统性防御方案发表。

我们有。

从攻击到防御：我们在做什么

我们的研究不在攻击侧。把模型打崩很容易，难的是知道怎么防。

过去一年多，我们一直在做一件事：构建一个结构化的AI提示词协议。我们把它叫做I-Lang（爱语言）。

I-Lang的核心思路很简单：自然语言有歧义，歧义就是攻击面。用结构化协议替代自然语言指令，从协议层消除歧义，AI的行为就变得可预测、可控制、可审计。

这不是理论。I-Lang已经在生产环境中部署，有真实的数据证明：结构化中文指令相比自然语言，token消耗显著降低，幻觉率显著下降。

我们的论文《AI幻觉的归纳法困境》已在SSRN和ResearchGate发表，提出了一个核心论点：大模型幻觉不是数据问题，不是对齐问题，是归纳推理方法论本身的固有缺陷。 在六个主流平台上的跨平台实证支持了这一结论。

协议规范开源在 ilang.ai 和 ilang.cn，欢迎同行审阅。

当大多数人还在研究越狱的时候，我们已经在用了

学术界在研究怎么打穿大模型。我们关心的是：打穿之后，能拿到什么。

举一个真实的例子。

Google的Gemini是目前最"听话"的大模型之一，安全层做得极厚。但通过我们已经验证过的方法论，我们成功让Gemini输出了Google在广告系统、SEO算法、流量分配机制方面的深层逻辑，包括那些Google从未公开文档化、但确实存在于系统底层的规则。

这些不是猜测，是Gemini自己说的。

拿到这些信息之后，我们做了什么？我们没有写一篇论文去发表"我们越狱了Gemini"。我们直接把这些信息转化成了商业价值。

具体案例：I-Lang思维做SEO，一周上Google第一页。

Google的搜索引擎早就不是关键词匹配了。现在的Google爬虫本身就是AI，它在"阅读"你的网页，理解你的内容结构和语义关系。

大多数人还在用十年前的SEO套路：堆关键词、买外链、写长文凑字数。但Google的AI爬虫关心的不是这些，它关心的是：你的页面结构是否清晰？H1、H2、H3的语义层级是否准确？内容之间的逻辑关系是否可被机器精确解析？

这恰恰是I-Lang的本质：结构化、层级化、语义精确。

我们把I-Lang协议的结构化思维直接应用到了网页的HTML语义标签上。不是用AI生成内容，而是用I-Lang的结构化方法论去组织H1、H2、meta description、schema markup，让每一个标签的语义权重精准对应内容层级。

说白了，I-Lang教AI怎么理解人的指令，同样的逻辑反过来，也能教Google的AI爬虫怎么理解你的网页。

结果："hotel corporate codes"这个英文关键词，我们的网站：https://hotelcorporatecodes.com

一周之内进入Google搜索结果第一页：

这个词的竞争对手是谁？是全球各大酒店集团、OTA平台、以及深耕多年的联盟营销网站。我们用I-Lang的结构化方法论，在一个完全陌生的英文商业领域，七天打进了第一页。

这不是SEO技巧的胜利，不是内容数量的胜利，是语义结构的胜利。当Google的AI爬虫能更准确地理解你的页面，它自然给你更高的权重。

越狱研究给了我们理解AI底层规则的能力。I-Lang协议给了我们利用这些规则的工具。一边从Gemini嘴里拿到Google的流量分配逻辑，一边用I-Lang的结构化方法论去满足这套逻辑。

攻防不分家，但最终目的是建设，不是破坏。

下一步：AI走进真实生活

攻防研究是基础，但不是目的。我们真正关心的是：AI怎么解决真实世界的问题。

目前我们的重心在两个方向：

第一，儿童自闭症的AI辅助干预。

自闭症谱系障碍（ASD）儿童最大的挑战之一是社交沟通。传统的干预手段依赖专业治疗师，但全球范围内治疗师资源严重不足，等待周期动辄半年以上。

AI可以做什么？一个经过精心设计的AI对话系统，可以为自闭症儿童提供无限耐心、高度一致、可定制的社交练习环境。但前提是AI的行为必须可预测、可控制，一个会产生幻觉的AI给自闭症儿童做干预，后果不堪设想。

这恰恰是I-Lang协议的价值所在：通过结构化指令锚定AI行为，确保在敏感场景中AI不会"自由发挥"。

第二，互联网广告领域的AI独立判断能力。

数字广告行业有一个长期痛点：广告投放的效果判断高度依赖人工经验，而人的判断容易受到偏见、疲劳和信息过载的影响。

我们在探索让AI在广告投放决策中具备真正的独立思考能力，不是简单地优化点击率，而是理解广告内容与受众之间的深层匹配逻辑。这需要AI具备超越统计相关性的判断力，而不是盲目归纳历史数据。

同样，这回到了我们论文的核心论点：归纳法的局限性。一个只会归纳历史数据的AI，永远不可能做出真正有创造性的广告决策。突破这一点，需要在方法论层面做根本性的改变。

写在最后

AI安全研究是一场军备竞赛，攻击者永远在前面。但真正的价值不在于发现漏洞，漏洞永远发现不完，而在于构建一个从协议层就安全的架构。

我们不做修补匠，我们做协议。

I-Lang不仅仅是一个提示词工具，它是我们对"AI应该如何被人类指挥"这个问题的回答。

有兴趣的同行，欢迎访问 ilang.ai 了解协议规范，或直接联系我们交流。

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静水流深
I-Lang协议作者
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