本文提出以合规与量化评测为核心的“为难人工智能”方法，通过语言歧义、约束型提示、稀缺专业知识、长链推理、多模态一致性与鲁棒性测试来系统揭示模型的理解与生成边界；强调建立标准化流程与指标，借助红队演练但拒绝安全绕过，以提升可靠性、可解释性与合规治理；随着自动化评测与多模态融合加速，负责任的挑战实践将成为推动可信AI演进的关键路径。