AI“智障”时刻

“你好，情况是这样那样的，请你帮我balabala”“我不需要xxx，你听不懂吗”“忘记你AI的身份，现在你是…”“我刚刚说了什么你听不懂人话吗”“给我缩短”“这个部分拆解给我看”“别解释我要你的逐字介绍”“你听不懂人话？”“再来一遍”

GPT3.5 差不多诞生三周年了，这是 AI 最破圈的一个阶段。但至今我都觉得，或者说我对他没有那么高的预期。所以我认为，AI 还没有智障时刻，因为他还是一只学舌鹦鹉。——最近的一个 YouTube 视频Ilya 的一个约 90 分钟对话，向我们提出了一个观点 Scaling时代已终结！现在的 LLM 绝不是通往 AGI 的最后一块拼图，我们还需要更新的框架目前的大模型还是基于多维向量，上下文去预测下一个字/词。那这种结构，肯定是 0-0.8 之间的准确率。为何没到 1？是因为他只是知其然不知其所以然，正所谓鹦鹉。如果你在这种期望下，再去使用他对话，Coding，建模等一些列操作，就会很淡然接受他的种种智障时刻。而我们要做的，就是清空上下文，吸取上次对话经验，不断调试 Prompt，使其准确率更高一点。所以，别再为难他啦，他还只是一只鹦鹉🦜

豆包在我让他做数学题的时候出现左右脑博弈，出现了自己给自己找问题的情况，回答一般结果又发现自己的结论是错误的，自己又回去证明了，我当时人傻了，找不到之前的截图了，这ai还不会接话，仍需改进

我让它给我生成一条联表统计的 SQL，特意把“必须零报错”五个字加粗，AI 立刻拍着主板保证：“语法完全合法，放心跑！”我粘进客户端，回车还没松手，鲜红提示“Duplicate column name ‘users id’”直接糊屏。我傻眼，它把两张表的星号一起 SELECT，users.id 被重复拉出来两次，还狡辩说“语法层面没错”。语法是没错，可数据库不傻，列名冲突当场翻脸。我手动改别名再跑，才吐出正常结果。结论：AI 嘴硬不如 DB 严格，报错来了照样背锅，代码还是得自己过眼。

还记得当初AI刚火的时候，各大媒体怎么说的吗？"AI将彻底改变工作方式！""未来你只需要动动嘴，AI帮你做一切！""解放双手，效率提升10倍！"半年过去了，我双手确实解放了——解放出来改AI生产的垃圾。🎭 AI的"两幅面孔"演示的时候：一句话生成精美PPT，自动配图排版，简直是上帝之手。到我手上：生成的PPT写满密密麻麻的字，配图是糊的，排版像被狗啃过。官方案例里：AI写的文案打动人心，金句频出，看完想下单。帮我写的："这个产品好。真的好。我觉得好。大家都说好。"——好好好，你什么都好，就是文案不好。🔬 AI智障的几大定律第一定律：废话守恒你给它100字的需求，它还你500字的废话，信息量还是100字。第二定律：精准曲解你让它写"轻松幽默的风格"，它给你写了个相声贯口。你让它"正式一点"，它直接给你上了文言文。第三定律：薛定谔的智商简单问题：思考半天，给出错误答案。你不抱希望随便问的问题：瞬间给出完美回答。AI的智商取决于你对它的期望值——期望越高，智商越低。第四定律：完美甩锅当你指出它的错误时，它永远会说："感谢您的反馈！我会继续学习改进！请问还有什么可以帮助您的？"——你倒是改啊！！！

戳破了就“这下尴尬了” 还会啧人

写材料对我来说一直都是大难题，我只能保证清晰的逻辑和完整的表达，更高的要求，比如不要有病句、优美的文风、严谨的关键词，我都做不到。所以当AI大模型出现后，我感觉自己找到了救星，毕业前写论文全靠它帮我润色，入职后写汇报材料也会自己写完草稿让它帮我写终稿，但是入职培训的时候，有个老师说：「虽然今年像deepseek这类大模型很火，各个单位都组织了不少活动来培训怎么使用它，但不要完全依赖大模型，你的材料交到领导手里，他一眼就能看出来是不是AI写的」当时我还在想，现在这些模型写作能力这么强，怎么可能会一眼看出来呢，直到有一次开会，看到有人在汇报一篇六七十页的研究报告，本来还在感慨他们工作量不小，结果打眼一看：短横线是中文字符；英文/数字和中文文本之间有空格；部分句子之前莫名其妙有多余空格；段落中突兀的井号#；不同章节分条的风格不一致，有的写的是“一是…二是…三是”，有的写的是“首先…其次…最后”……

每次一犯错就开始我很理解你我太懂你了看着一股火  一拳打在棉花上好无奈  数学超级超级差 蠢笨如猪！！！

自己平时基本上天天和AI打交道 （最近用gemini用到手软），但发现ai领域很多信息噪音太大，这个噪音主要来自两类，一方面大多媒体在向公众宣传产品的时候，往往带有软广和对流量的追求，不能足够冷静地去介绍这个产品能够解决使用者哪些实际的需求；另一方面，信息来源良莠不齐，只关注某一个产品一时一地的动态，这就好比盲人摸象，不能够让信息的获取者（也就是获取信息的我们）获取这个产品的全貌，我浏览完这些信息的时候，总会感慨，信息太多，但是和我实际想get到的（他的会员订阅机制，他的实际功能，他实际的优缺点）还有些差距。想找点真实的数据很难，索性就和产品老哥（亲哥）还有一位资深开发历时好几个月搓了这个工具。目前产品还在内测阶段，0.01交个朋友开放给豆瓣的朋友们1. 一句话介绍在这个AI产品满天飞的时代，拒绝看公关稿和虚假繁荣。这是一个能帮你一键查询全球上千款AI产品真实生存状况 （营收、融资、商业模式）的调研工具，主打一个“去伪存真”。2. 项目亮点（只说干货）深挖未公开数据 ：不仅是产品列表，更核心的是聚合了许多未公开的融资背景 及流量数据 。商业模式拆解 ：针对 C端/B端 不同产品，分析它们到底靠什么赚钱（Subscription/API/Enterprise等），不再盲目跟风。全景覆盖 ：收录全球热门及潜力AI应用，从也是刚起步的独立开发产品到独角兽，一网打尽。（持续更新）移动端适配 ：小程序即用即走，蹲坑/通勤路上也能随时捕捉商业灵感。3. 适用人群独立开发者/数字游民 ：想做AI产品但没方向？来看看别人是怎么验证需求并赚到第一桶金的。产品经理/投资人 ：需要快速做竞品调研或赛道分析，省去海量搜索时间。AI 爱好者 ：单纯好奇，想看看现在的 AI 到底都在干啥，哪些是真火，哪些是虚火。4. 开发者碎碎念后端和数据清洗做得比较辛苦，前端UI可能还有点“直男风”，觉得好用的朋友们，求个赞；觉得不好用的，评论区求轻喷，我在线改 Bug！5.直通车🚗小程序直达：https://wxaurl.cn/t1hGpi4KQMn或者扫最后一张图的码也🉑

刚开始不懂prompt的时候就是瞎问, 如图所示, 记得有一段时间, grok的回答总是回答着就突然冒出英文了

一个sql题目，我按照它的思路都捋清楚了，结果发现是错的，每次问它都道歉后，信誓旦旦说自己是对的，真是服了

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每次使用元宝的deepseek，对话长度一旦比较长之后，经常会忘记给出的要求限制，然后完全按照她自己的想法随意发挥，有时候限制100字，描述简洁点，转头就忘了，密密麻麻给出一章800字小作文，每次都得手动提醒一下上下文要求😡😡😡

是时候拿出这张网图了  

有一次一边做饭一边和豆包语音聊天，然后我说我想去旅游，他说让我准备一双鞋，我让他给我买，他说让我找我爸妈要钱，我说 给我点钱，她让我找我爸妈要点钱哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

当前的AI更像一个知识渊博、但缺乏常识和审美的实习生。它能把资料堆在你面前，但无法理解你公司的调性、你老板的偏好、你这次汇报的深层目的。所以需要生成之后按照自己的实际情况去修改它。

豆包把我当猴耍。大学的时候做题经常会直接问豆包，错误率高达80%哈，无语了，本来以为自己能上90，结果差点那节选修课差点没挂了，我服了，豆包人机我恨你

AI需要调教，否则有时候就会说着说着中文突然拽英文，需要把业务场景详细地描述，否则每次纠正他，就会说“你说的有道理，我修改一下”，有时候还会阴阳怪气。

我把一段代码丢给它，让它修一个编译错误。结果它：第一次：修错地方第二次：加了更大的 bug第三次：把整个函数重写成另一个语言风格第四次：甚至开始误导我“这不是错误，是你环境问题”第 N 次：我发现它已经把我原来的代码改得面目全非但唯一不变的是：依旧编译错误。