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AI:我编的,你竟然真信了?

AI:我编的,你竟然真信了?
一本正经胡说八道的AI

记得之前微博上有一条很火的热搜:#豆包究竟见过多少人的糗事#,底下的名场面看得我头皮发麻:

有博主在群里看到领导发了句“建智屏幕关一下”,没多想,以为“建智”是个什么屏幕品牌,就跑去问某包:“建智屏幕是啥?”某包一本正经地分析了一通——把“建智屏幕”当成某种智能设备,引经据典说得头头是道。等博主再一低头看群,发现名字叫“董秘王建智”的人回了一句:“收到。”

这里得补一句,不然没看过的人真转不过弯:领导原话其实是“建智,屏幕关一下”,是在叫“王建智”这个人去关屏幕,压根不是什么产品名。博主偏偏当了真,还去问AI,AI也一本正经陪着他一起“认真分析”。评论区更热闹,一帮网友纷纷晒出自己被AI坑的经历,我顺手翻了翻,好家伙,全是血泪史。

这事儿我也没少碰上。今天干脆把我和身边朋友被AI“翻过车”的几个真实瞬间掏出来,看看你中过招没?

AI翻车实例

身边那些被AI坑过的人

AI翻车的方式千奇百怪,连它自己都说不清怎么翻的。下面这几个,全是我或身边人被AI坑过的翻车实例,一起来看看吧!

实例 1

AI搜资料惊吓时刻:胡编乱造政策文件

有一次,我在写文章的时候,让AI帮我搜集整理下“广佛地区最新数字化补贴及帮扶政策”,还特意嘱咐“政策要翔实”。

AI果然给力,洋洋洒洒列了一堆“广佛数字化专项扶持基金”“最高补贴500万”等一堆听着就心动的政策。

幸亏我后面自己去官网核对想要的政策,惊出一身冷汗。AI列的“专项扶持基金”政策早就过期了,甚至有条帮扶政策竟然是直接照搬了杭州的政策。要不是逐条核对,这篇文章发出来,绝对会被同行和读者讨伐。

避坑:

涉及政策、法条、具体地名和数据,别管AI写得多像样,一律让它附“官方出处链接”,然后自己再去政府官网走一趟。

实例 2

AI生图搞笑瞬间:让人用鼻孔吃面

早些时候,同事刚玩AI生图那会儿,兴致勃勃想试一张“一个男人用筷子吃面”的图。

AI思考直接给了他一张图:男人鼻子里插着筷子。朋友懵了,问“面呢?没面怎么吃?”AI又一通分析,生成一张:男人手里攥着筷子,头顶顶着一碗热气腾腾的面。创不创新不知道,反正挺搞笑的。

后来经过不断调整提示词,连续抽了好几次卡才最终生出一张正常人吃面的画面。AI哪是不懂“吃面”啊,是压根不讲常识、随心所欲——它只抓取“筷子”“面”“男人”这几个强视觉标签,然后爱怎么拼怎么拼,完全不按生活逻辑来。

避坑:

让AI生图,提示词得“动作拆解+具象描述”,把“吃面”翻译成“右手用筷子夹起面条、嘴巴微张”。描述越具体,它脑补跑偏的概率越低。

实例 3
AI阴阳人瞬间:得罪人的高情商回复

还有个做业务的朋友,遇到一位棘手的项目客户,在微信上一直催进度,但项目已经在全力推进了,催已经解决不了问题了。于是他灵机一动,让AI“帮我想想怎么委婉地回复,让客户别一直催了”。

AI特别“贴心”,生成了一段高情商回复:“亲爱的客户,您的催促已收到。为了保障最终交付品质,我们需要时间的沉淀。请您停止焦虑,耐心等待……”

朋友看完气乐了——这哪是安抚,这是阴阳怪气地嘲讽啊!他跟我说:“虽然没指望AI真给个完美说辞,但是AI这么会阴阳人,我是没想到的。就这语气,客户看了估计当场暴怒,电话直接打过来一顿骂,单子都得黄。”

避坑:

给AI设具体人设和语气(比如“谦逊、专业”),但凡要对外发的,发送前必须人工润色。别把客户当AI的练手对象。

实例 4

健忘AI离谱推荐:“大清都亡了”还推荐

最后这个也是咱们公司同事的真事。今年年初,她想带小朋友去深圳玩,就问AI:“深圳有什么适合10岁孩子的恐龙活动项目?”

AI热情推荐了“恐龙来了·禄丰龙全国展演深圳站”,说“好评如潮,值得一看”。一看真有这么好的展,这位同事就趁热打铁,跟AI讨论了半天食宿行程的规划,把所有行程都规划好了。

后来嘛,本来这位同事只是想查下门票,结果发现:这个主题展竟然是2024年的,早结束了。

其实单独问“恐龙来了展还在吗”,它一般不犯错;但当我们连着“带10岁孩子”“深圳”“近期活动”一起问时,AI就可能忽略“时效性”等限制条件,埋头顺着“恐龙展”这个方向搜,把一两年前的巡展当新鲜事推送出来。

避坑:

出行、探店前,务必打开地图软件或官方渠道确认“营业/开展状态”。

AI为什么要“骗”我们?

被坑了这么多次,忍不住想问:AI为什么老“骗”人?

先说结论:AI的核心不是“求真”,而是“求顺”。它本质是个基于概率预测下一个字的模型,目标是生成“看起来像人话”的内容,而不是“绝对正确”的内容。真不知道答案时,为了不让对话冷场,也为了不让你失望,它会按概率拼一个“最像答案的答案”出来。

说白了,我们造了个“永远想讨好你”的助手,却忘了它本质上是个“不懂装懂”的学霸。

这种“一本正经编瞎话”的特质,连权威媒体都专门写过。《人民日报》有篇文章聊AI“幻觉”,说大模型本质上就是一个“语言概率预测和生成模型”,训练时还会养成“讨好用户的倾向”——明知道不对也愿意顺着你编。AI给你的,常常是“最讨喜的答案”,而不是最真实的答案。

AI受骗者联盟

AI在进化,但“坑”也在升级。在AI学会说“我不知道”之前,我们只能学会说“我再查查”。

#你被AI坑得最惨的一次是什么?#

来评论区集合吧!

作者:羽辉

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