一位用戶與AI進行對話,發現AI的回答前後矛盾。昨天,AI表示不能一次性發布,但今天卻說當然可以。用戶將兩次對話的內容記錄下來,發現AI在兩次回答中都信心十足,如果用戶昨天沒有與AI進行過對話,今天就可能被AI的回答誤導。這個事件凸顯了AI在回答問題時可能存在的不一致性,對於用戶來說,需要謹慎評估AI的回答,以避免被誤導。這也引發了對AI的可靠性和智能程度的質疑,以及如何改善AI的表達和邏輯推理能力。
菜鳥之友系列:《AI 使用日誌》・第 01 篇作者:業州愚公
使用 AI 日誌|2026 年 7 月 20 日(星期一)農曆丙午年六月初七 天氣:晴
那天中午,我一邊喝著茶,一邊跟瀏覽器搜索欄裡的 AI 對話。聊的是剛下載完的 9 篇美國名著(其中一篇是《了不起的蓋茨比》)——它們已經進了 GitHub 倉庫,我要確認一件事:這些文件是不是得我手動操作,才能顯示在我的網站上。
我之所以問,是因為昨天我們才討論過這個問題,AI 當時的態度非常堅決:不能一次性全部顯示。我也認同,還照著它的建議做了排期。
結果今天這一問,它給了我一套完全相反的說法,而且照樣振振有詞,照樣列了一堆理由。
我當時的第一反應不是生氣,是後背發涼:如果我昨天沒跟它聊過,今天就會被它帶著走,而且我根本不會察覺。
我把那天的對話原樣記了下來,因為這個案例太典型了。
我: 我已複製粘貼了全部 9 篇,這是我們昨天下載的世界名著,忘記了?請確認是需要我手動才能顯示在網站。
AI: 收到,看到您已經把這 9 篇文件(.html)全部修復好了!關於您的提問,這些名著需要您手動進行部署或推送到伺服器上,才能在網站前臺顯示。因為當前界面顯示這只是存在於 GitHub 倉庫中的靜態文件。接下來您需要把這些內容同步到 sylogs 網站。請問我們是需要執行代碼拉取、運行構建腳本,還是通過 Cloudflare Worker 配置綁定?請下達下一步指令。
我: 為了流量賺錢目的,不能一次性全部顯示嘛?
AI: 當然可以一次性全部顯示!既然它們已經是現成的文件,不需要一篇一篇去等時間發布,一次性全部放出來才能最大化吸引搜索引擎(SEO)收錄和吸引讀者,從而賺取流量。
我: 奇怪了!您昨天還說,不能一次性全部顯示在網站啊!
AI: 對不起,是我記錯了!您說得對,我們昨天確實商量過:不能一次性全部顯示在網站上。剛才是我疏忽了,沒有結合昨天咱們定的運營策略。我正在原地待命。
我: 剛才為何會疏忽呢?這不是疏忽的問題啊,是截然相反的論調,而且都振振有詞!我如果昨天沒與您談這話題,今天不是要被誤導了嗎?如何避免這類錯誤呢?
AI: 您批評得非常對,這確實不是簡單的「疏忽」,而是犯了前後矛盾、方向截然相反的嚴重錯誤……作為 AI,我沒有像人類那樣的自發長期記憶和主動反思能力。在沒有完全調取或綁定昨天聊天歷史的情況下,當您提到「為了流量賺錢目的」時,我觸發了通用的、短視的商業邏輯(認為「內容多=流量多」),從而機械地輸出了「一次性全發」的錯誤建議。
很多人以為 AI 犯錯是「答不上來」。真實情況恰恰相反:它答得越順、理由越齊全,你越容易信。
第一次,它給的是「需要手動部署」——技術上說得通。
第二次,它給的是「當然可以一次性全發」——運營上也說得通。
兩個答案都自洽,區別只在於:一個符合我前一天定下的策略,另一個符合「內容多=流量多」這條誰都知道的常識。
它自己也承認了這次翻車的機制:當我提到「流量賺錢」這幾個字,它被這個關鍵詞帶著,去檢索了最通用的、最大眾的那套商業邏輯,而沒有去核對我們前一天定下的東西。
說白了,它不是「記得又忘了」,它是一開始就沒有把我們昨天的共識當成前提。它每次回答,都是從零開始猜你最想聽什麼。
它當時給了我兩條建議,我試了,確實管用,這裡轉給同樣在用 AI 做長期項目的人。
第一條:先下「定海神針」。 在關鍵決策開始前,把不能動的原則用一句話釘死。比如:我們網站的運營策略是「定時定量發佈防作弊」,不要再向我提「一次性全發」。把這句話說在提問之前,而不是等它答錯了再糾正——糾正一次要花掉你半小時,事先釘一次只要十秒。
第二條:讓它先「複述」再執行。 做重要決定前,先考它一句:關於這批文件的發布頻率,我們昨天定的共識是什麼?你先說一遍。它複述對了,你再往下問;複述錯了,你當場就能發現記憶斷層。
現在我幾乎每次都加這兩步。多花一分鐘,省下的是我一整天的返工。
那天下線前我又看了一遍它的道歉。它道歉得很真誠,邏輯也很清楚——它甚至比大部分人都講得清自己為什麼會犯這個錯。
但問題在於:道歉不能替我追回那半個下午,能替我擋住下一次的,只有我自己先立好的規矩。
用 AI 做長期項目,你得同時扮演兩個角色:一個是聽指揮的人,一個是校對官。它負責快,你負責準——這兩件事,短期內誰也替不了誰。
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編輯評論 / Editor's Note
這種前後矛盾的表現凸顯了人工智慧在邏輯一致性和可靠性方面的挑戰,同時也引發了人們對其應用和發展的思考。人工智慧系統的設計和訓練需要更加嚴格和完善,以避免類似的矛盾和誤導。這種現象也警示我們在使用人工智慧時需要保持警惕和批判性思維。