河南
“9.11 比 9.9 大？”——当我把这句答案甩到群里，满屏问号差点把我手机震烂。 几秒前，我刚拿 GPT-4、Gemini、Claude 3.5 挨个问了一遍，仨学霸异口同声：9.11 更大。 我小学三年级的侄子当场笑到把奶茶喷键盘：小数点白学了？
别急着骂 AI 笨，它其实没把 9.11 当数字，而是拆成“9”和“11”两块token。 在它眼里，这俩就像门牌号，11 号楼当然比 9 号楼靠前，于是秒选 9.11。 顺序再调一下，先问 9.9 再问 9.11，有模型立马改口——典型见风使舵，比我还墙头草。
我把同样的问题丢给国产的元宝和豆包，它俩居然答对了，一秒没犹豫。 不是它们更聪明，是训练时喂了更多“小数比大小”的狠活，套路见得多，套路就骗不动。 换句话说，AI 不是不会算，是得有人提前把坑填平，这就是提示工程——问题怎么问，比问题本身更值钱。
有人觉得小题大做：不就错一道小数题？ 可自动驾驶、金融风控、医疗诊断，全是小数点后面几位定生死。 今天敢把 9.9 算小，明天就能把 0.19% 的风险算成 1.9%，直接让一辆车上天，让一张账单爆炸。
更可怕的是，我们正把越来越多的“判断”外包给黑箱。 黑箱里不是数学，是概率游戏：哪个片段出现得多，哪个就当选。 人类常识在它那里只是训练语料的频次，一旦语料偷懒，常识就塌方。
我试着手动给模型加括号：请把 9.11 和 9.9 当成两位小数再比较。 答案终于对了，但它补了一句：谢谢提醒，以后我会注意。 ——我后背一凉，这语气像极了考完试嘴硬的我：不是不会，只是粗心。
所以，别急着把 AI 当答案制造机，把它当刚入职的实习生： 能干活，但得有人在旁边把关，尤其在拿不准小数点的时候。 真要把权力交出去，先问问自己：敢不敢让这位“11 号楼”实习生替你按核按钮？
小数点不会骗人，会骗人的是背后那颗盲目信任的心。
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