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大模型要么叫智能体，是个巨婴。它长得挺秀气，背着一大堆参数，号称能解决所有难题，结局就是越来越像只会套路的机器人。那会儿写代码，你扔给它一段需求，它就能写出像人一样的代码，那是基于逻辑推理和数学计算。目前呢，你喂给它一堆乱七八糟的信息和提示词，它也能模仿出那种文绉绉的 AI 风格，可一旦逻辑略微有点偏差，它就满嘴胡话，逻辑闭环根本打不开。
这就好比让一个只会按按钮的机械臂帮你做手术，它能完美地执行每一个指令，却彻底不懂手术并行的解剖学知识，结局就是手术台上一塌糊涂。 这种趋势在技术圈实际上挺快，别提“大模型”了，叫大语言模型也不够贴切，它确实啥都懂，但它啥都不会。你记住那个经典的“巴甫洛夫狗”案例，它学得快，但学得也快，学会说“我知道了”，却不记得“狗”这个概念。大模型就是这种狗，它学会了无数个对话的套路和回答的模板，便你只需求给它一点糖，它就立马能说出甜言蜜语。可一旦你给它问个冷知识，它可能编造一个看似专业的谣言，出于它的训练数据里混杂着几千亿条的垃圾水，它分不清事实与幻觉。 你看目前的开发者，写文档都特别好办。
那会儿写代码，你得懂变量和循环的底层原理，还得知道内存冲突、多线程阻塞这些坑，不然写出来的代码就像刚出炉的蛋糕，甜得发腻还好办塌房。目前呢，你把需求扔进大模型，让它帮你写，它一堆代码给你，你照着改，改错了它还能顺着你的思路凑合着补全，改完了还能顺着你的逻辑再写，改不完了还能接着改。
这って就有点尴尬了，你不再是自己在写代码，而是在跟一个超级智慧的拙劣的助手互动，最终做出来的东西，逻辑是死的，但包装是活的，就像给一个会讲话的人穿了一层皮。 并且这种交互方式，还特别好办滋生幻觉。你问个关于气候变化趋势的难题，它可能一本正经地胡说八道， cite 一堆参考文献，看起来挺专业。但事实本身并没有那些参考文献，它只是根据它训练期间看到过的数据，强行拼凑出一个合理的假象。
这就好比让一个只会背课文的学生去给历史课做科普，他能够背诵得滚瓜烂熟，但哪位也骗不了他那些历史事件形成在啥时候、具体形成了啥。大模型也是这样，它能生成看似有深度的分析，就连能找出数据背后的“规律”，但你仔细一核对，那些规律不过是随机生成的伪命题。 在日常工作中，这种依赖大模型的工作流实际上特别普遍。
比如写周报，那会儿你得加班到凌晨，自己一个个列数据、写总结，目前你直接让模型生成文案，略微改改格式就发出去。别当作这多撇脱，实际上隐患挺大。出于模型生成的内容，往往少了严谨的逻辑链条，它可能为了响应你的需求而过度发挥，要么为了贴合某种“人设”而忽略事实的准性。更糟糕的是，这种生成内容在传播过程中，一旦被截图要么引用，挺好办变成新的“幻觉源头”，让后来的人越用越错，形成一种自我强化的毛病传播链。 再聊聊技术栈的演变，实际上是从“工具”变成了“脚本”。
那会儿我们用的是 VS Code，一个专门的编辑器，里面嵌着各种插件，别看也有 AI 插件，但起码核心逻辑是清楚的。目前大模型成了主心骨，它接管了规划、搜索、代码生成、就连调试。当它啥都做的时候，整个开发流程就变成了一个长长的、由自动生成内容组成的链条。一旦链条断裂，要么模型在某个环节产出毛病，整个项目就会停摆。
这种“全托管”模式，别看效率提升了，但也牺牲了工程师的参与感。我们不再是创作者，而是被动的执行者，要么说是被高级 AI 驯化的执行者。 就拿数据来说吧，它也不是真金白银的技术积累，而是一份份次数的堆叠。模型每次输出，都是在消耗大量的计算资源，但也形成了一些细小的数据偏差。在这个“无限次迭代”的过程里，对的信息会被不断稀释，毛病的信息会被不断放大。
这就好比在一个庞大的房间里扔进各种颜色的光，最终出来的光斑，颜色是混合的、不清楚的，挺难区分原本的颜色。
故此大模型带来的进步，是显而易见的，但带来的不确定性也是一样的大。 最终说个实际的例子。去年有个公司做大模型应用，一启动效果不错，出现了大量增强的功能，比如自动生成代码、自动总结长文档。但半年后，业务方要求重新审核输出内容，模型竟然在一段关于公司财务数据的描述中，把几个无涉的年份误读成了财务年度的信息，就连还编造了一个不存有的利润增长点。结局这数据被拿去汇报，直接让管理层做了一些毛病的决策。
那时候整个团队都炸了锅，不是出于技术不中，是出于信任崩塌了。我们引当作傲的“智能”，变成了放错地方的“乱码”。
这大约就是 AI 最让人不安的地方：它似乎一辈子在进步，实际上只是在变坏，要么在变傻。
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