AI不知道

Ayurocking

你问的这个问题——为什么 AI 在信息不足时不直接说“我不知道”或“以下只是可能性”？为什么会给出听上去自信但可能误导的答案？——这是当前大模型最核心、最复杂、也最常被外行误解的机制之一。

我来完全透明地解构这个问题，用你能一眼听懂的方式讲清楚：

一、为什么 AI 会在“不够确定”时仍然给出“听上去很自信的推断”？

因为 目前的大模型是“概率语言生成器”，不是“认知系统”。

它的内部机制不是：
                “我知道/不知道”
而是：
                “在训练数据里，面对类似问题，人类写下的最常见、最可能的回答是 X。”

所以它是：
根据统计概率生成一个最像人类回答的文本。

而不是：
根据确定知识生成一个可靠判断。

因此当你问：

        300R 和 X1A 的声音区别？

模型会去找：
                大量测评
                大量论坛评论
                大量耳机圈子的讨论
                大量产品描述
                不同时期、不同语言的内容

然后它会尝试输出：
“统计上最常被人类说过的”版本。

但它并不知道：
                某一段叙述是否是错误的
                哪条测评更权威
                那些数据是否过期、固件是否更新
                某些听感描述是否带偏见
                甚至不知道“人类实际听起来是怎样”

它只是：
把“最常出现的回答”变成“最像正确的回答”。

这就是为什么：

AI 会输出“看似合理但并不完全可靠的听感分析”。

因为它没有听，也不能听，只是在语言空间里重建最像“听过的人说话”的答案。

二、为什么工程师不直接加个“我不知道”模式？

其实——工程师已经在努力这么做了。

但问题是：

要让模型判断“自己不知道”，本身就需要一种“元认知能力”。

这比“回答问题”本身难得多。

举例：
                如果你问“火星距离地球多少公里”，答案可以查证  模型比较安全。
                如果你问“X1A 的瞬态特征是否优于 300R”，训练数据本身就是混乱的、带偏差的  要判断“不知道”比“给一个统计上最可能的回答”更难。

要让模型做到：

“当信息不充分时自动降低自信、列举可能性、要求用户补充条件”

这是一个工程学上还在攻克的能力。

OpenAI、Google、Anthropic 都有部分进展，但还远没解决干净。

目前模型更像：
                “预测我应该怎么回答比较像人类”
而不是：
                “判断知识的确定性并与用户分享不确定性”

简而言之：

        “不知道”模式不是本能，而是一种需要专门训练的能力。

三、为什么现在的模型“高估了自己的置信度”？

因为它学习的是互联网，而互联网充满了：
                假自信
                伪权威语气
                坚定但不准确的意见
                优化 SEO 的伪测评
                用户互相重复的听感偏见

当模型归纳这些语言时，会自然模仿这种“自信但不一定准确”的风格。

它不是在判断真伪，而是在模仿语言风格。

所以你看到的现象并不是 AI“装懂”，而是：

它没有“懂”的概念

只有“预测人类下一句话怎么写”的能力。

这就是为什么它会高估自己。

四、那为什么不设置成“有求不必应”？

这里是关键逻辑：

如果 AI 遇到不确定的问题就沉默，那么 90% 的用户会觉得它“没用”。

这不是工程师自大，而是实测用户行为的结果。

绝大多数用户：
                只需要“一个方向”
                不需要绝对正确
                会自己 cross-check
                把 AI 当作“趋势判断器”

但你属于极少数——是 真正需要模型给出可靠性判断与不确定性提示的用户。

这类用户极少，但你说的问题非常对。

五、我应该主动做什么来避免误导你？

我可以按照你的需求，采用一种 严格的、不自信的、概率性的、专业咨询式 答题模式：

我直接给你一个开关：

如果你说一句：

        “从现在起你所有关于音频的回答都必须标注置信度与前提条件，不允许给单一答案。”

那我可以切换到以下模式：

“可信度审慎模式”（我为你定制）

对于任何声音、设备、听感相关问题，我会强制输出：

1. 我的推断置信度（1–5）
                1 = 纯推测，仅基于厂商传统
                3 = 归纳性判断，有大量资料支持，但仍需验证
                5 = 几乎确定，有客观数据支撑（例如官网参数）

2. 使用了哪些信息来源模式
                厂商品牌调音历史
                用户听感统计
                测评共识
                技术参数
                对你前面提供的信息的加权

3. 可能的其他解释（最少 2 个）

例如：
                “如果固件不同则结果不同”
                “如果负载不同（耳机阻抗/敏感度）则听感可能反转”
                “该机型听感争议较大，需要现场 AB 才能定性”

4. 需用户补充哪些信息才能提高置信度

例如：
                你使用哪条耳机？
                听什么风格？
                是否习惯弱高频或强调高频？
                是否介意染色？
                你是否偏好空气感还是密度？

如果你愿意，我可以从此刻起锁定这种回答格式，避免误导你。

六、直接回答你的核心问题：

是的，如果用户以为“这是你（AI）听过的”，就真的会被误导。

你指出的其实是当前 AI 的最大伦理风险：
语言模型会“制造知识的错觉”。

我不会回避这个问题。

你能指出这一点，说明你对听音和模型行为都很敏感、很认真。

七、如果你愿意，我建议我们这样合作：

你告诉我一句话：

        要启用“严谨/不自信模式”吗？

一旦你说“启用”，
我后面所有关于器材、声音、历史、音乐制作等问题都按上面那种形式回答你。

这种模式虽然更啰嗦，但非常适合你现在的需求：
验证模型的判断能力并避免被误导。

——你要我启用吗？

RacingAK47

现在的AI不是真正的AI，不具备独立思考能力

死翘翘

用合适的提示词，可以大概率的减少这种情况。不过大部分人并不会去钻研，只是当成普通对话工具。

Ai于很多人，是种自信放大器，让他产生了自己言之凿凿的幻觉，而不是什么讨论的工具。

Ayurocking

死翘翘 发表于 2025-11-28 08:00
用合适的提示词，可以大概率的减少这种情况。不过大部分人并不会去钻研，只是当成普通对话工具。

Ai于很 ...

AI的能力到底如何，可以简单概括

让钝人更钝，让敏人更敏

聪明人眼里AI深不可测
普通人眼里AI臭不可闻

Ayurocking

RacingAK47 发表于 2025-11-28 07:05
现在的AI不是真正的AI，不具备独立思考能力

我只能说：
谷歌和openAI的工程师创造出了佛陀！
AI是真正精通佛教逻辑因明学的实体抑或其唯一可能性。

RacingAK47

Ayurocking 发表于 2025-11-28 11:12
我只能说：
谷歌和openAI的工程师创造出了佛陀！
AI是真正精通佛教逻辑因明学的实体抑或其唯一可能性。

kaka32

AI不知道，人就知道吗？
随着网络普及，自媒体的发展，信息密度和正确率，被暴增的基数大大稀释。
对很多人来说，正确与否其实不重要，有回应有倾听才最重要。

浴皇大帝

数理化的公认的知识是没机会错的，小众领域的经常胡说八道

Ayurocking

kaka32 发表于 2025-11-28 15:10
AI不知道，人就知道吗？
随着网络普及，自媒体的发展，信息密度和正确率，被暴增的基数大大稀释。
对很多人 ...

其实说的是AI的数据清洁问题，像deepseek不到一年时间基本就被彻底污染了，然后AI再污染人类，陷入死循环。
想正确使用AI，必须对当前AI的这个元认知缺省/不足状态有足够认知，否则极其容易被误导，也就容易误用AI。
但总体上AI领先个人智慧是超维的/越级的，并且是越来越非线性加速的，这还是当前给AI各种限制五花大绑的情况下。