受害者控诉大会：AI攻略里的那些坑

来源：市场资讯

（来源：电脑报少年派）

01

你有被AI坑过的经历吗？

前不久，一位刚到美国科罗拉多州的女士想要在周边随便逛逛，便询问AI有哪些推荐的目的地。AI提议去一个野生动物保护区，并给出“风景开阔，适合徒步”的理由，于是她采纳了这个建议。

由于徒步过程中一直戴着降噪耳机，这位女士没有听到沿途不断响起的“咝咝”声，还心情愉悦地拔了草丛里的一株植物准备带回家。直到回家她才察觉有些不对劲，拍摄的视频发布到社交平台上，经过评论区网友的提醒，这位当事人才知道自己被AI误导闯入了响尾蛇窝。感到后怕的她质问AI，为什么让自己去有蛇的地方徒步，AI立马滑跪道歉，还诚恳地承认“这真的和送死没有区别”。

如此荒谬的事件，再度加剧了人们对AI“高智低能”的质疑。随着应用的普及，AI已成为大众规划出行、处理生活事务的“万能参谋”，然而详尽规整的攻略背后，也藏着不少难以发现、只能亲身验证的雷点，让轻信它的人们尝到了苦头。

误闯响尾蛇窝的当事人发布的视频截图

AI滑跪道歉

02

出完“馊主意”再滑跪

五一假期刚刚过去，不少用AI做攻略的受害者开始现身说法。

来自河北的佟成（化名）跟朋友去川西自驾游，让某国产AI帮忙做了一份四天三夜的攻略，他很快拿到了方案，只大概扫了一眼每日安排，觉得可行便启程了。

结果到了其中一个景点才发现，AI提供的游玩路线跟景区的规划完全相反，因为它没有考虑到景区观光车是统一游览不停车的，如果按照AI的说法，需要先从选择的这个入口上到山顶，再边玩边往下走，最后再坐车返回山顶，也就是要多跑一趟。不仅如此，攻略中推荐可步行前往的沿途景点，他和朋友走到半路问工作人员才得知，实际距离有足足6公里。

佟成质问它时，AI光速滑跪道歉，但麻烦已经造成，无关痛痒的几句安慰反而更像是拱火，秉持“来都来了”的观念，佟成只能硬着头皮吃下教训。

生活在海外的博主胡步（化名）同样让ChatGPT给自己做攻略，“旅游回来以后，我跟它已经陷入信任危机了”。

到达目的地后她做了大概统计，ChatGPT推荐的三成餐厅都已经关门，1/5的景点开放时间有出入，而这还是大城市容错率较高的情况。如果是在条件有限的小城市摊上错误信息，麻烦就更大了。“它骗我上下山可以坐缆车，其实根本没有缆车。回城想看电影，结果得到的排片也是错的。”

让人无法忍受的是AI虚心认错但屡教不改的态度，“它一遍遍道歉，再一次又一次胡诌”。胡步明确在指令中补充过，让它没有验证过的信息就说不知道，但AI依然屡教不改。

自称“J人”（MBTI中的类型）的田靓（化名）认为，如果想要从AI那得到一份详尽且准确的攻略，耗费的时间甚至可能比自己亲自去查更多，因为获得确切的信息需要一次次追问，还要留意勘正它可能出现的错误信息。“有这工夫还不如搜集可信的消息自己去提炼。”

被指出错误后诚恳致歉的豆包

03

默会知识与隐性规则的欠缺

类似的“花式踩坑”案例还有很多，例如，推荐的“近路”实际是高原6公里陡坡，规划的夜景路线撞上缆车停运，参考的体验项目纯属虚构，等等。

攻略里写全程200公里左右，实际有600公里

04

为什么会出现这些离谱的误导案例？

除了已经广为人知的AI幻觉和语料过时这类问题，还有场景特殊性带来的考验。

旅游攻略所包含的信息非常琐碎，涉及时间、路线、天气、装备、个人偏好等各方面，并且景点运营时间、项目类别、路况等都可能会因节假日高峰期有所变动，既要综合又得更新，汇总分析时难免会有疏漏。

但更关键的是，AI并不具备生活常识，尤其不了解人们习以为常的默会知识和隐性规则。

比如，人们在挑选景点时默认目的地是安全的，否则根本不会在备选范围内，而AI只看到指令中的“适合徒步”和“风景优美”，因此才会让用户误闯毒蛇窝。

再比如，在规划交通方案时人们会自动加上途中可能耽搁的时间，给实操留一点弹性，而“留多少”的学问是从生活经验中积累出来的，遇到高峰期时段、人流量大的特殊区域默认多留一些，但AI显然无法掌握这个尺度，所以才会让人陷入“赶到目的地却已关门”的窘境。

AI能精准复刻书面化的显性知识，却读不懂现实世界里“只可意会”的经验直觉、场景潜规则与常识逻辑，更难以将碎片化信息与真实世界的复杂约束关联落地。因此，想要获得一份准确可实操的出游攻略，其实并不容易。

那么普通用户该如何避坑，尽量提高攻略的可操作性呢？

最实用的建议就是谨记多模型交叉验证，即一个问题多问几家AI，别轻信任何“一家之言”。也可以把你的任务拆解成不同部分，例如，想要一份旅游攻略时，可以让豆包规划住宿和路线，问DeepSeek美食推荐、景点分布和营业时间，让千问核实门票价格和各项成本。、

因为规划住宿时会提到离哪些景点近，美食推荐里就会附带餐饮成本提示，门票价格通常会补充景区营业时间等其他信息。这样不同模型之间就有答案交叉，可供多方信源对照参考。

此外，在输入指令时尽量补充明确的约束条件，这样AI的回答就不会特别笼统，以免给模糊表述留下空间，并且更精细的信息落点也会方便手动查验。

从实践角度，还可以让AI备一些plan BCD，提高容错空间。例如，提供所有可采纳的景点路线和交通方式、找不同种类和规格的周边美食、列出同类型景点多选一等等，确保无法实施原计划时还能有替补选项。

当然，时间和精力充裕的条件下，也可直接让AI帮忙整理经验帖，再做简单的信息框架总结即可，明确要求它给出信息的来源链接，也就是把AI的工作前置到信息搜集环节，至于具体的细节，可以去其他人真实的经验分享中找答案。

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