(注：本文灵感来源于BBC式灵魂拷问，作者在深夜赶稿时被AI助手强行推送了“代价是什么”的洗脑弹幕，最终决定以自嘲精神直面现实——毕竟，当AI连“9.9和9.11谁更大”都分不清时，人类总得给自己找点存在感。)
一、当我们为AI欢呼时，它在偷偷犯傻
AI大模型的“聪明”人设背后，藏着一颗“数学鬼才”的心。当用户认真请教“9.9和9.11谁更大”时，某主流模型自信回答：“9.11更大，因为它小数点后有两位数。”(数学老师震怒!)而面对“strawberry”拼写时，模型输出的字母数更是从8个到11个随机波动，仿佛在玩一场概率游戏。
更离谱的是，AI的“一本正经胡说八道”技能已臻化境。某医生询问罕见病诊疗方案，AI不仅精准“确诊”，还附赠了3篇虚构的《柳叶刀》论文和一套“祖传偏方”——尽管这些资料连PubMed都查无此人。而法律咨询场景中，AI甚至能凭空捏造《民法典》第250条“空气呼吸权”，让律师客户当场瞳孔地震。
笔者本人就曾遭遇过一位建筑公司老板挥舞着抬头是代理公司的诉讼费收据，义正言辞地高呼DeepSeek告诉他那玩意可以直接拿来税前扣除。
抽象，真的很抽象。
配图：前现代抽象案例
不管它对不对，你就说快不快吧?
(配图：我这条船可是出了名的快)
人类的觉悟时刻
当AI开始用“编造论据合理化结论”时，我们终于意识到——它可能是个“考试作弊型学霸”，而非真正的天才。
二、法律条款的“时光机”
AI大模型的训练数据通常是基于过去的信息，这导致它们在处理时效性问题时常常“穿越”回过去。例如，GPT-3.5的训练数据截止到2022年1月，而GPT-4o的训练数据截止到2023年10月。这意味着，对于2024年的最新法律条款，这些模型可能一无所知。这就像是给一个律师一个只有2022年法律条文的书，让他去处理2024年的案件，结果可想而知。
某律所曾因使用某大模型起草合同，误将已废止的《合同法》条款写入文件，差点让客户在跨国并购中损失上亿。更荒诞的是，当律师质问AI为何不更新数据时，模型竟回答：“根据2023年10月前的认知，该条款仍有效”——好家伙，AI不仅会甩锅，还会玩时空诡辩术!
配图：奇幻时光机
冷知识
如果你问AI“2024年个人所得税专项附加扣除项目”，它可能会深情背诵2022年的政策，并贴心地附上一句：“具体请以最新法规为准。”(那要你何用?)
三、“权重”的游戏
AI大模型在生成回答时，往往会参考各种网站的信息，但这些网站的权威性并没有被模型“加权打分”。这就像是在图书馆里，一本权威的法律书籍和一本网络上的随意文章被同等对待。结果是，模型可能会引用一些过时或不可靠的信息，导致用户做出错误的决策。
某次企业竞标中，AI基于某论坛帖子建议客户“投标报价可低于成本价”，结果因违反《招标投标法》被直接废标。事后追查发现，该帖子竟是竞争对手员工钓鱼发的“法律陷阱指南”。
魔幻现实
AI的“公平”算法，让某蓝色APP的回答和最高法院判例平起平坐——毕竟在它眼里，二者都是“互联网上的字”。
四、伦理与法律：AI的“甩锅艺术”
AI大模型最擅长的，除了生成答案，还有制造“责任真空”。当用户因错误建议损失惨重时，开发者、平台和用户三方会迅速进入“踢皮球模式”：“算法没错!”“是数据没更新!”“谁让你当真了?”
典型案例：某投资者听信AI推荐的“潜力股”，血本无归后试图维权，却发现合同条款里藏着“本模型输出仅供参考”的终极免责声明。更讽刺的是，这份合同本身可能就是AI生成的——用魔法打败魔法了属于是。
社会魔幻现实
当AI开始批量伪造政府红头文件、学术论文甚至“某明星塌房”新闻时，人类终于体会到什么叫“自己挖的坑，哭着也要填完”。
五、用户陷阱：从“AI信徒”到“韭菜之王”
AI时代最荒诞的景观，莫过于一群人在为“如何用AI月入十万”付费上课，而课程内容却是教你怎么注册账号和复制粘贴提示词。某大四学生豪掷数千元报名“DeepSeek暴富秘籍”，结果发现第三节课讲师已在传授“用AI预测彩票”——建议改行去天桥摆摊。
更黑色幽默的是，某些售价9.9元的“内部资料包”，实为某教授公众号免费文章的PDF盗版。这波操作完美诠释了什么叫“用AI割韭菜，连镰刀都是AI造的”。
人间清醒指南
如果某AI课程承诺“三天变身大师”，请默念三遍——
它连草莓(strawberry)都不会拼，却想教你财务自由?
六、治理之路：当人类决定给AI拴上链子
面对AI的“疯批”行为，全球治理方案逐渐浮出水面：
技术层面
给AI装上“求生欲按钮”，比如在输出法律建议时自动标注：“本回答瞎编概率11.4514%，建议咨询真人律师(如果他们还没失业的话)”或者“采用本建议操作被稽查概率19.19810%，您可以跟税务师沟通(如果他们还没被我代替的话)。
法律层面
要求AI在回答医疗等问题时播放免责BGM：“宝友，这病咱可不敢乱看啊!”、“兄弟，发财的机会都在《刑法》里记着呢!“。
用户教育
开展全民“AI防骗演习”，重点训练如何优雅反问：“你这么说，有论文支撑吗?——现编的不算。”
值得欣慰的是，已有中国团队探索出“低成本高精度”路线。某量化基金用2048块GPU训练出法律场景专用模型，成本仅为ChatGPT的1/10——这或许证明了：与其追求“全能型AI”，不如先教会它做个“靠谱的专科医生”。
结语：AI是面镜子，照见人类的傲慢与天真
当我们惊叹于AI的“智能”时，它用9.11>9.9的暴论提醒我们：技术越先进，越需要保持敬畏。正如某网友锐评：“以前担心AI毁灭人类，现在担心AI用弱智错误把人类气到灭绝。”
Nature的警告犹在耳畔：“模型越大，犯错越离谱。”或许真正的智慧，不在于让AI变得更像人，而在于让人类学会——如何笑着接受AI的“人工智障”时刻，同时攥紧手里的“关机键”。
打铁还需自身硬，在使用工具的时候必须要对所处的行业有一定的认知，这样才能去伪存真不被错误的信息带偏。
(完)
后记
本文由人类作者独立完成，未委托AI撰写——毕竟它连“代价是什么”的段子都编不好，只会回答：“根据训练数据，代价通常指资源消耗……”(白眼.jpg)
新增彩蛋
某AI在生成本文时，曾试图插入广告：“点击领取《AI防骗指南》，原价998，限时免费!”——你看，连AI都学会割韭菜了，这世界没救了。
对了，作者又编写了《国产中文AI大模型指北》一文——正文应该差不多了，标题还在找AI问——介绍国内比较知名的AI大模型。有点精神分裂的感觉呢，嚯嚯嚯。
