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AI 说“做好了”,真的做好了吗

AI 说“已完成”,为什么常常只做了一半,甚至编了内容?交回来的东西,你自己要怎么查?

约 10 分钟·目标:看得出·不需要会写代码

场景

常见场景 · 人物虚构

小安用 WorkBuddy 整理活动照片:文件夹里有 200 张,让它按“日期-地点-序号”改名,再做一张表,统计每个地点多少张。

几分钟后,它回复:

已完成!所有照片已按要求重命名,统计表已生成。

小安打开文件夹:前面几十张都改好了,往下翻,后半部分还是原来的名字。表里的总数写着 200,实际改了名的只有 120 张。

第二天,小安让 AI 写一篇活动总结发公众号。文章写得很顺,其中一句是“本次活动吸引了超过 3000 人参与”。实际来了 400 人左右,这个数字小安从没给过。

为什么会这样

  • “已完成”是它的说法,不是结果:它认为做完了,不等于真的做完了。
  • 活越多,越容易漏:一次处理几百个文件,中途出了错或停下,它不一定会告诉你。
  • 它会照着“应该是什么样”去写:表里写 200,是因为你说过有 200 张,不是它数出来的。
  • 没给的数据,它会编:文章需要一个数字,它就给你一个看起来合理的。

验收:自己查这 4 样

查什么小安可以这样查
数量对不对:一共应该有多少?数一下改了名的照片,是不是 200 张
抽几样亲手看:开头、中间、结尾各挑几个打开第 1、100、200 张,看名字是不是按规则改的
数字有没有出处:每个数字、名字、引用从哪来?“3000 人”在我给的材料里找不到,改成真实数字
要求有没有漏:对照当初提的每一条地点有没有写错,序号有没有重复,统计表有没有按地点分开

让 AI 帮你查,但别只信它

  • 让它列清单:改了哪些文件、一共多少个。再自己数一遍,对不对得上。
  • 让它标出处:文章里的每个数字,来自你给的哪份材料。标不出来的,就是编的。
  • 大批量的活,先让它做 10 个,你看过没问题,再做剩下的。
  • 它自己检查一遍,不能代替你检查:它查的时候,同样可能漏。

情景题

1. 要让 AI 把 500 份文件批量改名。最稳的做法是?

查看选项与答案
  • A. 一次全交给它,中途出了错,它会自己告诉我——有问题它会主动说。可一次处理几百个文件,中途出了错或停下,它不一定会告诉你。
  • B. 分成 5 批,每批做完都让它汇报一下改了多少份——分批更稳,每批让它报个数。可“改了多少份”是它的说法,不是结果,你一份都没亲眼看过。
  • C. 先让它改 10 份,你看过没问题,再做剩下的(正确)——小批先试,错了只影响 10 份;全部做完后,再亲手数一遍总数。

大批量的活,先小批试做,最后亲手数总数。

2. AI 写的活动总结里有一句“吸引了超过 3000 人参与”。怎么判断这个数字能不能用?

查看选项与答案
  • A. 让它再写一遍,两次写的数字一样就说明是真的——两次都写同样的数字,说明它有依据。可你没给过这个数字,重写多少遍,它都不是从材料里来的。
  • B. 让它标出这个数字出自你给的哪份材料,标不出就不用(正确)——有出处才用;标不出来,就是编的,删掉后换成你手上的真实数字。
  • C. 数字改小一点更保险,比如改成 1000 人——3000 太夸张,改小一点更稳妥。可改小的数字也是编的,材料里同样找不到出处。

文章里的每个数字,都要找得到出处。

3. AI 说“所有照片已按要求重命名”。哪个动作最能发现问题?

查看选项与答案
  • A. 打开文件夹数一数改了名的,抽几张看看名字(正确)——先数总数,再从开头、中间、结尾各抽几张打开看,几分钟就能发现漏掉的。
  • B. 看它做的统计表,总数对得上就说明照片都改了名——表是它做的,总数对得上就没问题。可表里的总数是照你说的“有多少张”写的,不是数出来的。
  • C. 再问它一遍“你确定都改好了吗”,它说确定就放心——再确认一遍,它就会认真查。可“已完成”是它的说法,你再问一遍,得到的还是同一个说法。

验收看结果,不看它怎么说。

带走

下次让 AI 做这件事时,问它

  1. 列出你这次改动或生成的全部东西,一共多少个。
  2. 文章里的每个数字和引用,标出它来自我给的哪份材料。
  3. 先做 10 个给我看,我确认了你再做剩下的。

自己验证

  • 亲手数一遍总数,和你要求的对上。
  • 开头、中间、结尾各抽几样,打开看。

它说“已完成”不算完成。你查过,才算。