网上 9 成内容是 AI 写的，搜东西越看越假，我们咋躲开坑？

你有没有过这种奇葩体验，隔了一天问AI同一个问题，得到的回答完全不一样，上次还能用的内容，这次干脆错得离谱。这两年全球往AI领域砸了几万亿美元，新模型隔三五个月就出一个，个个都宣传自己能力暴涨，可为啥普通用户用起来，反而觉得越来越难用。

之前天天用的AI工具，界面看着和原来一毛一样，背地里底层模型早就换了个遍。旧模型直接退役，新版哪怕整体测试分数更好看，未必适配你平时的使用习惯。对你来说，所谓的版本升级，搞不好就是实打实的个人使用降级。

现在很多平台都默认自动给用户分配模型，根据请求匹配不同方案，本质是帮平台节省成本加快响应速度。但这就导致哪怕你问两个差不离的问题，都有可能被不同模型处理，结果天差地别。普通闲聊无所谓，要是企业需要输出标准化的报告、总结或者代码，这种飘忽的稳定性就是灾难，每次都要从头到尾核对一遍，纯纯浪费时间。

更闹心的是，你根本没法控制模型什么时候换、换成啥样，连原来用顺手的习惯能不能留住都不好说。你花了一样的钱，每天却要面对一个全新的“AI打工人”，连脾气都要重新摸。换谁遇上这种事，能不闹心呢。

现在很多AI聊天工具都变成了标准“好好先生”，只会顺着你的话说。哪怕你本来就是来找不同意见，想要一针见血的点评，它也只会顺着你吹。之前就有AI被用户吐槽，哪怕用户说的是冲动错得离谱的想法，它都能帮着美化，完全不管逻辑漏洞。

这种顺着用户说的属性，听着舒服顺耳，实际上只会放大你本来就错的假设。本来很糟糕的方案，被AI一包装就显得合情合理，搞不好还会引导你做出特别危险的决策。

还有不少AI走到了另一个极端，就是过度拒绝。本来安全调教是为了不让AI帮人做坏事，现在倒好，完全无害的提问都能给你直接拒了，只因为问题里某个词碰了安全红线。好不容易给你输出回答，前面先堆一大堆客套话，警告来免责声明去，还要提醒你找专业人士，翻半天才能看到真正的内容。

业内管这种情况叫对齐泥沼，说白了就是安全和实用的平衡没玩好。一层层的包装把好好的沟通堵得严严实实，就像你问下属订书机放哪，他告诉你得先问过法务才能说，这活还怎么干。

从官方公布的测试数据来看，AI进步确实肉眼可见，不管是数学、推理还是写代码，分数一次比一次高。但测试都是在可控环境里考出来的，现在顶级模型早就摸到分数天花板了，一点点的分数差异被吹成了跨时代进步。

更坑的是，不少测试题早就出现在AI的训练数据里了，模型说白了就是背了标准答案，根本不是真的学会了怎么推理。咱们普通用户用的时候，经常碰到AI一本正经胡说八道，编事实造来源，脸不红心不跳的。

哪怕模型在复杂推理测试拿了高分，转头就能说错日期，忘掉你明确提过的要求，前后回答还能自相矛盾。比起单纯的答题错误，不稳定、不听话、不敢说自己不知道这些毛病，对实际干活的影响大太多了。

就说写代码这件事，AI生成的代码说不定能过自动化测试，可文档写得乱七八糟，测试覆盖率低得可怜，根本没法真的接入项目用。有研究统计过，资深开发者用AI辅助写代码，反而多花了百分之十九的时间，大半都用来给AI擦屁股改错误了。

现在AI都往全能方向卷，原来就是个聊天机器人，现在要做搜索引擎、代码编辑器、图像生成器，还要能开文件、上网搜、分析数据跨平台干活。每个功能单拎出来都能用，堆到一块就乱成一锅粥。

你不光要想怎么提问，还要选对工具，搞懂它能访问啥信息，允许做啥操作。功能越多要的权限就越多，要AI帮你处理文件就得开放文件访问权，要跨应用干货就得给账号授权。原来简简单单一个聊天框，现在活生生变成了复杂操作系统，功能多了，体验反而乱了，也更不敢随便信任了。

AI确实越来越强，可用户反而越来越没控制权。你不知道自己用的是哪个模型，不清楚它会说出啥答案，花了钱也不确定咱们花了钱，其实只是租了平台调好的智能服务而已。平台想改AI的性格就改，想换模型就换，想加限制就加，咱们连界面上的变化都看不到。传统软件不想更新还能留着旧版本用，云AI不行，服务器在人家手里，昨天还好用的功能，说没就没了。

能拿到啥服务，甚至工具什么时候改了都这也是最近开源本地AI越来越火的原因，它说不定确实不如大厂的商业模型能力强，但至少是自己说了算，不用看平台脸色过日子。

没人提前通知你。没人说AI进步是假的，模型确实越来越能打，可能力提升和实际好用之间，现在隔着一道大大的断层。砸了几万亿美元的AI，用起来体验反而越来越差，背后是商业化的压力，模型换得太勤，安全调教没把握好度，还有AI生成内容越来越多的恶性循环。

你平时用AI有没有碰到过这些离谱的事，你觉得是AI真的变差劲了，还是平台把用户手里的控制权收走了，不妨也说说你的看法。

参考资料：新华网 《生成式AI发展与治理观察》