AI 能做什么、不能做什么
知道了 AI 怎么工作之后,最重要的一件事就是:建立正确的预期。期望太高会失望,期望太低会错过好东西。
一张图看懂 AI 的能力边界
下面这张雷达图,把 AI 在不同任务上的表现做了直观对比。满分 5 分,越靠近外圈越强。
文字处理 ★5 | 写常见代码 ★4 | 解释概念 ★4 | 数学推理 ★3 | 实时信息 ★2
它能做的事情(很好)
1. 生成和改写文字
这是它最擅长的。写邮件、做总结、翻译、改语气、润色文案——这些对 AI 来说就像呼吸一样自然。你可以把它当成一个"能听懂人话的搜索引擎"。
2. 写代码
对我们这门课来说,这是关键能力。你告诉 WorkBuddy"做一个能记录待办事项的网页",它能写出完整的 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。不一定一次就写对,但改一两次通常就能用了。
3. 解释复杂概念
遇到一个不懂的术语?让它"用小学生能懂的方式解释一下"。它能分层级解释——从小学生到专业人士。
它能做的事情(凑合,需要你检查)
1. 数学和逻辑
大语言模型本质上不是计算器。它会算错简单的加减法,也会在推理题上翻车。不过现在的工具越来越聪明——WorkBuddy 可以在内部调用代码来算,正确率在提高。但你仍然要留个心眼。
2. 常识推理
比如"把一个西瓜塞进冰箱需要几步"。它通常能答出来,但偶尔会漏掉"先把冰箱里的东西挪一挪"这种人类自动会想到的步骤。
它不能做的事情
1. 知道自己不知道
这是它最大的弱点。当它不知道答案时,它不会说"我不知道"——它会编一个。业内管这个叫"幻觉"。判断方法:如果答案看起来太完美、太顺畅,但少了具体细节(人名、数字、日期),警惕一下。
AI 不是故意骗你——它的工作机制决定了它永远会产出一些什么,哪怕不对。降低幻觉的方法是:问具体、让它引用来源、重要信息自己核实、代码实际跑一下。
2. 获取实时信息
AI 的知识有截止日期。WorkBuddy 可能有联网搜索功能,但那是额外加的能力,不是模型本身的能力。
3. 真正理解你的意图
它读的是文字模式,不是你的心。你说"帮我写个程序",它不知道你要网页还是桌面软件、不知道你的技术水平。所以你得说得具体——模糊的需求 = 模糊的结果。
什么时候该信,什么时候该留个心眼
| 场景 | 可信度 | 建议 |
|---|---|---|
| 文字处理(总结、翻译、改写) | ★★★★★ | 大胆用 |
| 写常见代码 | ★★★★☆ | 用了之后跑一下试试 |
| 解释概念 | ★★★★☆ | 重要概念交叉验证 |
| 做算术 | ★★★☆☆ | 自己再算一遍 |
| 给建议 / 观点 | ★★★☆☆ | 当参考,不当结论 |
| 实时信息(天气、股价、新闻) | ★★☆☆☆ | 用专门的工具查 |
| 你专业领域内的问题 | ★★☆☆☆ | 你最懂的领域,AI 未必比你懂 |
编程领域的特别说明
AI 写代码有很明显的长板短板:
对于我们这门课的目标——做个人小工具、小网页——AI 的能力绰绰有余。短板基本碰不到。
本章小结
| 场景 | 可信度 | 建议 |
|---|---|---|
| 文字处理(总结、翻译、改写) | ★★★★★ | 大胆用 |
| 写常见代码 | ★★★★☆ | 用了之后跑一下 |
| 解释概念 | ★★★★☆ | 重要概念交叉验证 |
| 做算术 | ★★★☆☆ | 自己再算一遍 |
| 实时信息 | ★★☆☆☆ | 用专门的工具查 |