AI很棒，但我不知道如何复制它。因为？

文字|沉苏明 就像一个优秀的钟表匠一样，你在电脑屏幕前花了两个小时，检查代码中的每一个逗号、引用和缩进。这是程序的“心脏”，包含 50 行 JSON 配置。当您将其发送到 AI 时，您可以帮助格式化它或只是将其移动到另一个文档。结果，精心构建的世界分崩离析。 AI“小心翼翼”地将所有双引号替换为单引号，方便地删除了一些它认为“无用”的注释，甚至默默地将 Tab 键替换为空格。如果你再把这个“一模一样”的内容粘贴到系统中，程序就会直接报错，并停止你整个团队的进度。那一刻，你盯着屏幕，感觉万马草泥马在脑海中驰骋。这种生物可以写诗、编写代码和计划商务会议。为什么我们连最基本的“Ctrl+C、Ctrl+V”都学不会呢？这不仅仅是一个技术错误，而是一个服务错误人工智能本质上存在严重的“认知陷阱”。在许多管理者的心目中，人工智能被认为是更强大的“超级计算机”。但现实中，这就像是一个“大作家”，才华横溢却有很强的强迫症。这就是我们今天要聊的话题。为什么AI这么厉害，连“复制”这么小的事情都做不了？ 1.AI词典中不存在“复制”一词。根据我们的商业常识，工具的可靠性在于其“确定性”。复印机之所以是复印机，是因为它可以按位级别传输位。如果你给它一个0，它就不敢吐出一个1。但是人工智能的基因没有“物理转移”的指令。想象一下两名员工站在您面前。一个是新聘的实习生。当您收到合同副本时，即使您不明白其含义，他们也会检查每个单词以确保听起来连贯。这称为“复制模式”。另一个是一位资深但傲慢的编辑——首席。如果你让他复制同一份合同，他会先阅读并在心里理解合同的逻辑。当你写作时，你实际上并不是在“复制”，而是根据记忆和理解“重新口述”。在这个过程中，他意识到你使用了不太复杂的语言，并为你改变了它。他觉得这个酒窝不符合自己的审美，就顺便调整了一下。一个重要的典范就是这位“狂妄的主编”。当你对人工智能说“请允许我显示这段文本”时，人工智能并不是在内部传输比特流，而是“创建一个新的比特流”。在他们眼里，你给他们的文字并不是“不可撤销的计划”，而只是其创作的“参考背景”。生成的每个字符都是基于理解上下文和训练过程中读取的数千亿行文本计算出的“最大概率”。因此，当您将单引号更改为双引号时，您实际上是在想，“雅高根据我读过的全球编码标准，这里的双引号显然比单引号更合理。我们应该帮助这个粗心的老师。”这种“智能”是AI的核心。在家里，这叫“目标错位”。我想做一个严格的守门员，但我坚持做一个追求卓越的创造者。2.为什么AI总是在“最后一步”失败？要理解这种“随机翻转”，我们必须看看AI的“大脑”内部。今天的AI本质上是一个疯狂的“下一个词预测”你可以玩一个简单的纸牌游戏。如果我说“天空是____”，90%的人会在脑海中想到“蓝色”。如果程序员输入print(“Hello ____”)，99%的人会说“世界”。这就是AI的工作原理。它总是猜测。在当前上下文中下一个字符最有意义的是什么？即使在复制最简单的代码时，AI也会经历无数的“内部斗争”。让我们仔细看看对于这个过程。简单，如果请求复制 print(“Hello World”)Masu。 ・从第一个字符到第七个字符预测非常准确，概率为 99%，没有问题。 – 报价将显示在第九个字符中。游戏从人工智能的大脑中开始。在该训练集中，单引号出现的时间为 5%，双引号出现的时间为 95%。大多数时候都会选择双引号，但只要5%的概率有变化，你的手就会“抖”。 ·第十五个字母是大写的W。AI可能会想：按照现代编码风格，小写的W在这里不是更常见吗？所以我把它从大写改为小写。对于AI来说，这只是一个正常的概率选择。但对于你的程序来说，这就是一场灾难。为什么AI不能暂时丧失“思维”，成为像人类一样纯粹的抄写员？从技术上来说，这几乎是不可能的。构成当前流行的全尺寸变形金刚模型基础的框架具有生命线校准领导了“一代人”。要求一个依靠预测和生成而繁荣的建筑进行“无意识的机械复制”，就像要求一个依靠直觉搬砖的诗人一样。你可以移动砖块，但你会忍不住思考砖块的纹理是否美观，放置在这里是否符合建筑的美学。更深层次的原因在于“训练的目的”。人工智能的目的是“生成合理、正确、有用的句子”。其值包括： ·“Crevenue”用于拼写更正。 · 优化冗余的表达方式是“智慧”。 · 调整不规则的格式是品味问题。看起来你并不是在破坏原文，而是在提供一个“更好的版本”。 “智能的代价”是其机械精度的永久损失。 3、虽然不能完全复制，但是很擅长“找bug”。作为一名与技术团队共事多年的管理专家，我对发现了管理中一个很有趣的东西，叫做“能力分配”。 AI不擅长抄小学生的作业，但如果给它两份相似的手稿，让它找出细微的差别，它的表现也算奇迹了。 “鸬鹚。”曾经我们进行了一系列的对比测试。任务A：让10个主流AI模型（包括GPT-4和Claude 3.5）在不修改的情况下复制100行复杂代码。结果：平均准确率仅为 78%。即使是最聪明的模型也可能因引号、空格或注释而失败。 Tarea B：Modelos que son casi idénticos a 2“比较 estos dos textos y enumere todas las differencias。”结果：La precisión promedio ha aumentado a más 96%。克劳德也获得了3.5分的满分。为什么会有这样的差异呢？这就是“语义理解”和“字母匹配”的区别。 “复制”是一项机械任务，而不是语义任务，这是人工智能的一个缺点。另一方面，比较是一个日志计算和分析任务，这正是人工智能所擅长的。立即检测两份合同中词语含义的细微变化。对于这样一个“聪明但注重细节”的员工，有必要建立“自我纠正”机制，因为员工善于发现差异。同时展示文本和你的结果，并说：“比较这两个文本，找出任何差异。”此时，精益求精的“主编心”突然转向攻击这种“疏忽”。 98%。这就是管理所说的“知人善任”。简单粗暴地向你的实习生“复制这段话”，迟早会失败。必须清楚地传达这一任务不需要“灵魂”。 “严格遵守以下输出要求。禁止任何形式的修改、优化、打磨或调整。” 1. 保留所有空格、换行符和缩进。 2.全部为中英文。保留标点符号离子和大写。 “附加”符号； 4. 源文本位于下面 ===Start of source=== 和 ===End ofsource=== 之间。 “这种清晰的‘边界感’可以大大减少人工智能进行‘创造性理解’的需要。 2、迭代验证法：建立反馈闭环。这就像公司中的“双重签名系统”。第一步是人工智能的产生。第二步是利用AI的Find Differences功能让AI进行自我验证。第三步是输入要纠正的差异列表。这个过程可能看起来有点繁琐，但当涉及敏感内容时，例如法律规定或基本设置，这是您拥有的唯一安全保障 3. 认识限制：什么时候应该“拒绝”人工智能？这是作为一个明智的管理员要记住的最重要的一点，你需要知道哪些战场不属于需要“文本级精度”的AI.ios。 · 法律文件及条款和条件：一个字change 可能会导致数百万美元的诉讼。 ·生产配置文件：缺少逗号可能会导致整个服务器集群失败。 ·财务报表数据：调整数字格式将使您无法保护自己免受审计。 API密钥和加密字符串：此类非人类语言内容是人工智能错误的高风险领域。在这种情况下，只需使用 Ctrl+C/V 或使用专用的数据同步工具即可。不要把你的“确定性”押在人工智能的“概率”上。 5.你并不孤单。在这篇文章中，我考虑了世界各地众多用户的反馈。 Stack Overflow 的 2025 年开发者调查有一些有趣的数据。 67% 的程序员发现了人工智能“不准确副本”的问题，但只有不到四分之一的人了解其背后的原理。 Reddit 的 ChatGPT 讨论区所以有一篇关于“为什么 GPT 总是搞乱 JSON 格式？”的帖子。能引起千万人的共鸣。这意味着什么？这表明它是一个全球性的、跨文化的真正的“技术痛苦”。当人们惊叹人工智能的“神性”时，往往忽视了它的“人性”：因为太聪明而产生的懒惰和自以为是。我们的测试数据还表明： · 模型越“智能”，改变内容的可能性就越大。 GPT-4 精度高，但更容易发生“隐秘”的​​格式更改。 ·精度与智能程度并不成正比。在某些情况下，一些参数较小且行为不太“博学”的模型可能会表现得像复印机，因为它们不敢移动。 ·法术是救命稻草。只要在指令中加入“严格约束”，所有模型的精度都会提高20%以上。 6. 与新智慧共存的经验教训 当我写这篇文章时，我想起了一个经典的管理比喻。如果你以爬树的能力来评判一条鱼，它会觉得自己一辈子都是个傻瓜。人工智能也是如此。你可以写莎士比亚的诗，但你不能抄袭鲍里ng 行代码。这不是缺陷，而是本质。他生来不是为了重复，而是为了创造。人工智能的这种“不完美”使其变得更像人类。如果你让一个人背诵几千字的演讲稿，他就能复述精髓、情感和逻辑，但如果你让他逐字背诵，他肯定会吃亏。它非常复杂并且充满漏洞。这是因为，人脑并不是为了“记录和回放”而设计的，而是为了“理解、处理和再现”的目的。如今的AI已经走上了一条被称为“智能”的单向道路。我们对世界了解得越多，我们就越不能容忍机械重复。一旦你明白了这一点，你就能把自己从那些“疯狂”的感觉中解放出来。事实证明，这不是过去冰冷的“软件”，而是一个气质独特、需要沟通智慧的“新物种”。这些是必须精确复制的作业。留给两个安琪将理解和创造的负担留给人工智能。这不仅是一种技术选择，更是一种管理技巧。只有接受工具的缺点，才能充分发挥其潜力。
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