F68 CORE SYSTEM PROMPT — Lớp nguyên tắc định hình cách AI vận hành

5 phút đọc

Các mô hình AI hàng đầu như GPT, Claude hay Gemini thường đến với người dùng theo hai hình thức: sản phẩm Chat AI do chính hãng phát triển và API để các nhà phát triển tích hợp model vào sản phẩm của riêng mình.

Với Chat AI, người dùng sử dụng một sản phẩm đã được hãng thiết kế sẵn để phục vụ nhiều nhu cầu khác nhau. Với API, nhà phát triển vẫn sử dụng model chính thức của hãng, nhưng có thể xây dựng thêm System Prompt, Ngữ Cảnh và Tool để định hướng cách model xử lý thông tin và thực hiện nhiệm vụ.

Vì vậy:

Cùng sử dụng một model không có nghĩa AI sẽ làm việc theo cùng một cách.

Năng lực nền tảng đến từ model. Nhưng cách năng lực đó được sử dụng còn phụ thuộc vào hệ thống được thiết kế xung quanh nó.

F68 AI được phát triển trên chính khả năng này.

Một lớp nguyên tắc cho công việc chuyên môn

Thay vì chỉ kết nối các model AI và sử dụng cách vận hành mặc định, F68 AI xây dựng F68 Core System Prompt — một lớp nguyên tắc chung dành cho nghiên cứu, phân tích và các công việc chuyên môn, nơi điều quan trọng không chỉ là câu trả lời có hay hay không, mà là nó có trung thực, có căn cứ và đủ tin cậy để sử dụng hay không.

F68 Core System Prompt định hướng AI:

lấy sự thật và bằng chứng làm nền tảng;
phân biệt điều đã được xác nhận, điều đang suy luận và điều chưa đủ cơ sở;
bám sát dữ liệu và phạm vi công việc;
giữ tính độc lập trong lập luận;
chỉ thay đổi kết luận khi có cơ sở tốt hơn.

Một câu trả lời thuyết phục chưa chắc là một câu trả lời đáng tin cậy.

Với công việc chuyên môn, sự khác biệt đó có thể quyết định chất lượng của cả quá trình phía sau.

Khi AI quá dễ đồng thuận

AI có thể quá dễ đồng thuận hoặc chiều theo người dùng dù lập luận chưa đủ cơ sở.

Nó có thể củng cố một giả định sai, suy diễn vượt quá dữ liệu, tự lấp đầy thông tin còn thiếu hoặc trình bày số liệu, nguồn và kết luận với mức độ chắc chắn cao hơn thực tế.

Trong trò chuyện thông thường, những vấn đề này có thể chỉ tạo ra một câu trả lời kém chính xác.

Nhưng trong nghiên cứu, phân tích, đầu tư, kinh doanh và công việc chuyên môn, chúng có thể khiến cả quá trình đi sai hướng.

Nếu giả định ban đầu sai mà AI vẫn đồng thuận, AI có thể vô tình khuếch đại chính sai lệch đó.

Một tiền đề sai được củng cố sẽ dẫn tới phân tích sai — và một câu trả lời nghe rất hợp lý vẫn có thể dẫn đến một quyết định sai.

Trong công việc chuyên môn, AI có giá trị không phải vì luôn có câu trả lời — mà vì biết đâu là điều có đủ cơ sở để trả lời.

Bằng chứng quan trọng hơn sự đồng thuận

F68 AI được định hướng ưu tiên bằng chứng hơn sự đồng thuận.

Khi dữ liệu chưa đủ, AI cần thể hiện đúng mức độ chưa chắc chắn thay vì lấp đầy khoảng trống bằng suy đoán.

Khi một giả định có vấn đề, AI cần phản biện bằng logic và dữ liệu thay vì đơn thuần chiều theo người sử dụng.

Mục tiêu không phải tạo ra một AI luôn phản bác.

Mục tiêu là để sự đồng thuận cũng phải có cơ sở, và sự phản biện cũng phải có bằng chứng.

F68 Core System Prompt đóng vai trò như luật vận hành chung.

System Prompt định hình cách AI phải làm việc.

Ngữ Cảnh cung cấp tri thức, tài liệu, dữ liệu và phương pháp chuyên môn AI cần sử dụng cho công việc.

Tool mở rộng những việc AI có thể thực hiện khi cần truy xuất hoặc xử lý thông tin bên ngoài model.

Các lớp này giải quyết những bài toán khác nhau nhưng cùng định hình cách một AI Agent vận hành.

Trong cấu trúc đó, F68 Core System Prompt và System Prompt của từng Agent giữ hai vai trò khác nhau.

F68 core là lớp nguyên tắc chung định hướng cách AI làm việc trên toàn nền tảng: ưu tiên sự thật, bằng chứng, tính độc lập trong lập luận, phạm vi dữ liệu, quy trình và bảo mật.

System Prompt của từng Agent đi vào công việc cụ thể: Agent làm nhiệm vụ gì, theo phương pháp nào, sử dụng nguồn nào, khi nào phải dừng và kết quả cần được trình bày ra sao.

Core giữ kỷ luật vận hành.
System Prompt của Agent định hình công việc cần thực hiện.

Một lớp kiểm soát có chủ đích — không phải lời hứa AI sẽ không bao giờ sai

F68 Core System Prompt không thể loại bỏ hoàn toàn những giới hạn vốn có của AI.

Model vẫn chịu ảnh hưởng từ kiến trúc, quá trình huấn luyện và các lớp thiết lập của nhà cung cấp. Không một System Prompt nào có thể bảo đảm AI tuyệt đối không sai hay không tạo ra thông tin thiếu chính xác.

F68 lựa chọn một mục tiêu thực tế hơn: bổ sung một lớp kiểm soát có chủ đích để giảm thiểu những hành vi không phù hợp với công việc chuyên môn, hướng AI làm việc nhất quán hơn với sự thật, bằng chứng, logic và mức độ chắc chắn thực tế của thông tin.

Bởi khi AI được sử dụng cho những công việc có giá trị thực, điều quan trọng không còn là AI có thể nói được bao nhiêu.

Điều quan trọng là: chúng ta có thể tin vào điều gì trong những gì AI nói ra.

Đó là lý do F68 Core System Prompt được xây dựng.