7小时前发布
用久了发现一个现象，搜索引擎给我一堆链接，大模型直接给我一段话。想问这两种东西在原理上到底差在哪，以及为什么大模型偶尔会说得很像真的但其实不对。
最需要警惕的是这几类问题，答错了后果比较重。
政策类的，包括各种补贴的申领条件、截止时间、覆盖范围。各地标准不同而且常改，训练数据永远滞后。
医疗类的，用药剂量、禁忌、检查指标的含义。这类问题错一点后果不小，问医生比问 AI 稳妥。
法律和合同类的，条款怎么解释、责任怎么划分。表述差几个字，意思就变了。
金额和比例类的，报销多少、收费多少、税率多少。这些数字最容易被编得很像真的。
还有两个隐蔽的坑：它会顺着你的话往下编，你说一个错误前提，它当成真的继续答；它还会自己补细节，话说得越具体越像真的，而具体恰恰是幻觉的高发区。
这几类问题，AI 的答案只用来决定你去哪里查，不用来当结论。
还有一点容易被忽略：别拿它给的答案去跟别人争论。传出去之后，错的信息会被当成你的判断，责任也跟着落到你头上。
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最需要警惕的是这几类问题，答错了后果比较重。
政策类的，包括各种补贴的申领条件、截止时间、覆盖范围。各地标准不同而且常改，训练数据永远滞后。
医疗类的，用药剂量、禁忌、检查指标的含义。这类问题错一点后果不小，问医生比问 AI 稳妥。
法律和合同类的，条款怎么解释、责任怎么划分。表述差几个字，意思就变了。
金额和比例类的，报销多少、收费多少、税率多少。这些数字最容易被编得很像真的。
还有两个隐蔽的坑：它会顺着你的话往下编，你说一个错误前提，它当成真的继续答；它还会自己补细节，话说得越具体越像真的，而具体恰恰是幻觉的高发区。
这几类问题，AI 的答案只用来决定你去哪里查，不用来当结论。
还有一点容易被忽略：别拿它给的答案去跟别人争论。传出去之后，错的信息会被当成你的判断，责任也跟着落到你头上。
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