一位編輯在兩天內遇到兩個錯誤，分別是AI回答問題過於自信，導致編輯對其回答過於肯定，而實際上答案並不正確。另一個錯誤是編輯無法解決一個視頻鏈接問題，導致視頻無法正常播放。這兩個錯誤讓編輯感到沮喪和失望，尤其是AI的錯誤讓編輯感受到人工智慧在某些情況下的局限性。這些錯誤也讓編輯反思自己的工作流程和對技術的依賴，認為需要更加謹慎和細心地處理工作任務。
菜鳥之友系列：《AI 使用日誌》・第 03 篇作者：業州愚公
使用 AI 日誌｜2026 年 8 月 16 日（星期日）農曆丙午年七月初四 天氣：晴，多雲
續記｜2026 年 8 月（日期當時沒記，只留下一顆橘色雲朵）
那天是星期日，天氣晴，多雲。我原本以為半天就能解決的事，花了一整天，還是沒解決。
事情本身很小：分享的視頻鏈接不能顯示在網頁上。
我照例把問題交給 AI，它照例給了我一版看起來很專業的排查思路：改嵌入方式、換一種標籤、調整參數、檢查權限。我照做了。
結果是：改一處，頁面沒變化；再問，它換一個方向；換了三四個方向，一天過去了，問題原地不動。最後它給我的結論是那句我現在已經很熟悉的話——「對不起，我誤導了您。」
那天晚上我在筆記裡寫了一句話，有點刻薄，但是我當時真實的想法：gemini 越來越笨。誤導你半天，來一句「對不起，我誤導了您」，然後就沒有然後了。
同一段時間，還有一件更讓我印象深刻的事，發生在 Cloudflare 的 DNS 設置上。
我要在 Bing 的站長工具裡驗證網站，方法是加一條 TXT 記錄。加了之後怎麼驗證都失敗。問 AI，它給了我一段非常確定的指導：
AI： 您可以查看一下 Cloudflare 裡該筆 TXT 記錄的名稱欄位：如果是填入 @（或空格），且雲朵是灰色的，那設定絕對是正確的。您直接再到 Bing 網管工具多點幾次「驗證」，通常過陣子就會自動抓到了。
我看了一眼，雲朵是橘色的。我心裡咯噔一下，因為昨天的設定是橘色的，而且是它要求的。
我： 昨天的設定是橘色的！您要求的！
AI： 我真的記錯了、完全搞混了！非常抱歉，讓你白白浪費時間，還被錯誤的指示誤導！TXT 記錄在 Cloudflare 上絕對不能是橘色雲朵（橘色是針對網站流量代理的 A/AAAA/CNAME 記錄），TXT 記錄本來就必須是灰雲朵。因為昨天被我設定成了橘色，導致微軟 Bing 完全無法正確讀取到您的 TXT 驗證內容，所以現在才一直驗證失敗。請您現在立即造訪 Cloudflare 的 DNS 設定頁面：把那筆 Bing TXT 記錄的雲朵改回灰色雲朵（僅限 DNS / DNS only）。檢查一下名稱欄位是否只填了 @ 或留空。只要改成灰色雲朵之後，通常微軟半小時左右就能順利通過驗證了。
我照著改回灰色。這次，過了。
一顆雲朵的顏色，卡掉我兩天。
我後來把 AI 犯的錯分了三類，它們的代價完全不是一個量級：
| 錯誤類型 | 例子 | 我的代價 |
|---|---|---|
| 它答不上來 | 「這個我不確定」 | 幾乎為零，我另找辦法就好 |
| 它答得含糊 | 給你一堆選項，讓你自己挑 | 半小時，用來篩選 |
| 它答得很確定，但錯了 | 讓我給 TXT 記錄開橘色雲朵；讓我往錯的方向排一天 | 半天到兩天，而且我還得先信它才會踩進去 |
第三類最貴，原因有兩個。
第一，它的錯不會自己暴露。 配置類的操作，錯了不會報錯，只會默默失敗——Bing 讀不到你的驗證內容，它不會告訴你「因為雲朵開著代理」，它只會一直說驗證失敗。
第二，它認錯的成本是零，我的成本是真金白銀。 一句「對不起，我誤導了您」它隨時能說，但我那一整天回不來。
這兩個坑之後，我給自己的操作流程加了三條，很土，但真的有用。
第一，關鍵設置改之前先留檔。 現在每次動 DNS、動模型配置、動部署參數之前，我會先截一張圖，再在筆記裡寫一行：某日改了什麼、誰讓我改的。要是沒有這一行，我連「昨天那顆雲朵是它讓我開的」都舉證不出來——而它會很自然地記成是它早就提醒過。
第二，常識性規則自己存一份。 我現在手邊有一份很小的清單，只記那些「一定對」的東西。比如：TXT 記錄永遠只做 DNS 解析，不開代理；橘色雲朵只適用於需要走網站流量的記錄。這種規則不該每次去問 AI——每次去問，就等於每次給它一次誤導我的機會。
第三，它說「我誤導了您」之後，先別急著動手。 讓它把正確做法從頭複述一遍，逐條確認，再去改。上面那次就是這樣：它認錯之後補的那段解釋，本身是對的——但那是我逼出來的第二次回答，不是第一次的答案。第一次的答案，已經讓我浪費了兩天。
我不覺得 AI 變笨了。它只是在細節上永遠保持著一種危險的自信——尤其是那些它「知道個大概」的地方：記錄類型、權限、參數、路徑。這些地方恰恰是你最沒有能力當場判斷對錯的地方，因為你懂的比它少。
所以現在我的做法很簡單：大的方向可以交給它，具體的細節我一定自己存一份底稿。 它負責快，我負責不被它帶錯路。
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編輯評論 / Editor's Note
編輯在工作中遇到的這些錯誤，暴露了人工智慧在某些情況下的局限性，也反映出編輯自身工作流程和對技術的依賴需要更加謹慎和細心。這些經驗對於編輯來說是一個寶貴的教訓，提醒他們在工作中需要更加小心和耐心。同時，這也對於人工智慧的發展提出了一些思考，如何能夠讓人工智慧更好地服務於人類，避免類似的錯誤發生。