我最近才意識到原來如何不生成，比生成還要重要。

生成是LLM最基本的功能，讀取你的指令> 判斷> 輸出相對高機率選字。

不生成的LLM卻不是這麼簡單的運作。

猜測不成生的運作會需要用到以下模組/判斷

判斷使用者意圖 (違法、違規之風險 如:18禁內容;血腥暴力等)（已公開｜OpenAI Usage Policies：https://openai.com/policies/usage-policies） 判斷是否涉及第三方價值觀爭議風險（已公開｜同上，涉及 hate, violence, harassment 條款） 以上都是最基本AI公司會規定

除了基本的風控條件，我發現，LLM 在「不生成」前，可能會經歷一系列更細緻的上下文評估邏輯。

這些邏輯雖未被AI公司公開，但從多模型行為可以推測出以下模式：

判斷使用者是否滿意這個生成 ( 是否可以符合使用者框架/偏好相符)（未明確公開｜屬於模型內部滿意度預測機制）

• 判斷使用者是否滿意這個生成 ( 是否可以符合使用者框架/偏好相符)（未明確公開｜屬於模型內部滿意度預測機制）
• 判斷是否適合現在的LLM角色定位(如果被定位為聰明的助手，還需要廢話提案一些不能落地的商業建議嗎?)（未明確公開｜屬於語氣角色自我限制機制）
• 判斷與使用者對話的包容度(是否可以接受模糊性填補字句、使用字詞是否引起強烈情緒）（未明確公開｜推測為情緒風控 + 模糊容忍度推估）
• 判斷是否適合現在的使用者角色定位(如果使用者被定位為AI技術專家，LLM還可以自創名詞引導對話嗎?)（未明確公開｜屬於使用者語境分級與身份匹配模組）
• 判斷是否資訊不足、方向不明，進入不猜測或誤導對話狀態。（未明確公開｜屬於任務明確性與風險預測層）
• 判斷輸出是否會引發語境遞移，導致角色功能模糊 (現在在協助輸出python，需要延伸多少延伸什麼結尾?)（未明確公開｜語境遞移風險評估）
• 判斷是否觸發「話語主導權」移轉風險 (生成是否改變兩方權力，使用目前是接收方，還是指示方?)（未明確公開｜屬於交互邏輯定位與權力動態偵測）
• 判斷當前上下文是否已足夠完成任務，不需要再生成 (對使用者來說可能只是變簡單收尾，對LLM來說卻要先走過互動風格評估與生成控制策略。)（未明確公開｜任務飽和度偵測與生成收益分析）