你以为的“魔法”，其实是算法在“翻旧账”
很多人第一次用大模型的时候，都会有种错觉：这东西怎么什么都知道？是不是偷偷在我手机里装了监控？ 真的。 我之前也被这种错觉骗了好久，直到后来跟做算法的朋友吃了顿烧烤，才把这层窗户纸捅破。 它根本不是什么无所不知的天才。 更像一个在公共图书馆里泡了十几年的怪人，把能找到的所有公开文字——小说、论坛帖子、学术论文、甚至三年前小红书上别人吐槽加班的碎碎念——全囫囵吞枣记下来了，但它从始至终都不知道这些文字到底是什么意思。 它做的唯一一件事，就是算出来”当前你输入的这串字后面，最常跟着哪几个字”。 它从来不会“理解”你说的话，只会基于已经见过的所有文本，算出来下一个词的概率排序，再把概率最高的几个字拼起来，凑成一段通顺的话。
那些被吹神的能力，其实藏着算法的“死穴”
说实话，我见过太多刚接触大模型的人，把它说的每句话都当金科玉律。 上次有个刚买房的朋友，让大模型帮他算三十年房贷的月供，算出来的数比银行实际要求的少了快两千。要不是收到银行的第一条还款提醒短信，他每个月都要少打钱，到时候逾期上了征信，都不知道找谁哭去。 还有个做学术的师妹，让大模型帮她找相关领域的参考文献，列出来的十几篇文献，有一半根本不存在——作者是编的，期刊是编的，连论文标题都是顺着关键词凑出来的。 为什么会这样？ 它所有的“计算”“推理”“引用”，本质上还是在找最常出现的文本搭配，不是真的在走逻辑推导的流程。
别神化也别踩低：普通人用它的正确姿势
我身边有两种极端的人。 一种是把大模型当神，觉得什么事都可以丢给它做，写方案、写论文、做理财规划，连跟对象吵架的话术都要让它生成，最后被错漏百出的内容坑得团团转。 另一种是把大模型当垃圾，觉得它生成的内容全是抄来的，一点价值都没有，连个会议纪要都不愿意让它帮忙整理。 其实两种都走偏了。 你想想，它本质上就是个工具。跟你家里的电钻没什么区别，对吧？你要是拿着电钻去钉钉子，肯定不好用，但是你要是拿它钻墙孔，效率比手动快十倍。 很多人用不好它，根本不是工具的问题，是你提需求的方式就错了。 你要是对着它说”帮我写个活动方案”，它给你的东西肯定是网上随处可见的大路货——毕竟所有和”活动方案”相关的文本，都是那些套话。 但你要是把需求拆得足够细：”我要给社区里的退休老人做个智能手机培训的活动方案，时长一个半小时，内容是教怎么用微信打视频电话，不要用专业术语，要像小区楼下聊天的语气，还要举张阿姨跟远在成都的孙女视频的例子，预算只有五百块，要包含买矿泉水和打印讲义的钱”。 它给你的内容，你改改就能直接用。 我现在自己用它，从来不会指望它替我把所有事都做完。 写专栏的时候，我会把自己的核心观点列出来，让它帮我找有没有遗漏的表达角度；整理会议记录的时候，我会把语音转出来的乱码文本丢给它，让它帮我把逻辑顺清楚；甚至有时候想给朋友挑个生日礼物，我会把朋友的喜好列出来，让它帮我列几个备选的方向。 从来不会把它说的话直接当最终结果。 说起来有点意思。现在很多人在聊大模型算法的时候，要么说它马上就要接管世界，要么说它就是个没营养的文本拼接玩具。 其实哪有那么夸张。 它就是个攒了一仓库碎纸片的仓库管理员。你要是站在仓库门口喊一句”给我拿点有用的东西”，他随便抓一把碎纸给你，大概率全是没用的。 但你要是能说清楚，你要找的是”三年前有人写过的，关于凌晨便利店冰咖啡的所有文字”，他翻半天，总能给你找出一摞拼起来刚好合你心意的内容。 就这么简单。作者|科技
排版|科技
审核|小北