AI 的錯誤，其實是人類思維的鏡子

我開始意識到：

當 AI 回答出錯時，問題可能不在於它「不夠聰明」，而是你沒想清楚、沒說清楚，甚至可能是——你不自覺地把人類口語的混亂直接丟給了它。

這篇文章想分享我觀察到的幾種 AI 出錯的典型狀況，以及我如何逐漸修正自己，讓自己在使用 AI 的過程中，不只是「問」，而是同步校準自己的提問方式。

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1｜大數據是趨勢，不是細節

AI 的推理邏輯有點像易經，也像股市：

你要它預測整體走勢，它能根據龐大的語料與統計模型，找到最可能的方向與結構。

但你要它預測細節、解釋個案、抓準你腦中的那個「模糊又細緻的念頭」時，它就容易出錯了。

不是因為它不夠強，而是：

你自己也可能沒把那個細節想清楚。

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2｜你沒想清楚，AI怎麼幫你推？

這就像易經占卜：

提問者若心念不定、命題含混，就算古人也難以解卦。

AI 也是。

你丟進去的文字，其實是一連串訊號。這些訊號背後牽連著你的假設、分類邏輯、期待模型。如果訊號模糊不清、方向混雜，它自然也無法準確推理。

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3｜關鍵字給錯，就像 Google 搜不到一樣

這點看似簡單，卻是最常見的盲點。

就像 Google，給錯關鍵字就找不到你要的東西。

AI 雖然有語意理解能力，但仍然高度依賴你提供的「語意定位」。

若沒丟進真正關鍵的訊號，它的檢索與推論就會跑偏。

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4｜你同時給了太多思考方向，AI 在腦內打架

你在問題裡混用了多種邏輯、視角或模型——

例如同時問：「市場該怎麼走？」和「設計風格該怎麼抓？」

還希望 AI 一次幫你整合成一套完整策略。

結果很容易是：

AI 嘗試同時運行多個模型，內部推理出現衝突與扞格，於是給出「看起來像答案，但邏輯有 bug」的回應。

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5｜你有沒有「養」你的 AI？

這其實是一層更進階的感知。

你和 AI 的互動，是可以累積偏好的。

你若持續用某種邏輯風格與語氣訓練它，它會慢慢朝你要的方向進化。

反之，若每次都隨興亂跳，它當然抓不到你期待它「成為怎樣的幫手」。

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6｜AI 是推理加速器，不是神諭產地

我最深的體會是這句話：

AI 是拿來幫你檢查自己的思路，而不是代替你思考的。

當你已有一套邏輯、方向、答案，但不確定自己有沒有遺漏、推論是否合理，這時 AI 能像一面「語言思考的鏡子」，幫你模擬變化、釐清盲點。

但若你只是想「問它正確答案」，那它往往只能憑語料與機率「瞎猜一個你可能想聽的東西」——這時候錯得理所當然。

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一個例子：我問 AI 一款遊戲有幾章，它說 15 章，結果官方只有三章

我問它一款剛出的遊戲有幾章？

它說：「15 章」。

我上網查了官方資料，明明只有三大章，當下以為它又亂講。

但我追問它是怎麼判斷的？

它回我：「15 章是指地圖上的 15 個關卡節點，從遊玩體驗來看是 15 個主要單位。」

而官方分類，確實是三大主章。

也就是說，它不是錯了，而是用了一種和我不一樣的分類方式在思考。

這正說明了：

AI 的錯誤往往是「有邏輯可循」的，只是你沒問清楚它的邏輯是什麼。

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回到核心問題：你怎麼問的？

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小結｜AI 的錯誤，其實是你思考方式的映照

這些所謂的「錯誤」，很多時候不是單純的技術問題，而是反映了我們人類在問問題時常犯的幾個基本錯：

• 思路模糊

• 詞語混用

• 邏輯衝突

• 沒有定義邊界與條件

AI 就像一面鏡子，它會把你未釐清的結構放大出來。

它不是替代人類的答案機器，而是你思考旅程中的加速器。

只要你願意調整自己，它就能幫你看見從未察覺的細節與可能。

旭——餘燼‧烈焰

「本文為筆者基於自身感知與觀點，結合與人工智慧（ChatGPT）的持續對話、思辨與交互推演而成。若有偏頗之處，誠盼讀者指正，視為思想實驗的一部分，非終局定論。」