河南
“9.11 比 9.9 大？”——當我把這句答案甩到群里，滿屏問號差點把我手機震爛。 幾秒前，我剛拿 GPT-4、Gemini、Claude 3.5 挨個問了一遍，仨學霸異口同聲：9.11 更大。 我小學三年級的侄子當場笑到把奶茶噴鍵盤：小數點白學了？
別急著罵 AI 笨，它其實沒把 9.11 當數字，而是拆成“9”和“11”兩塊token。 在它眼里，這倆就像門牌號，11 號樓當然比 9 號樓靠前，于是秒選 9.11。 順序再調一下，先問 9.9 再問 9.11，有模型立馬改口——典型見風使舵，比我還墻頭草。
我把同樣的問題丟給國產的元寶和豆包，它倆居然答對了，一秒沒猶豫。 不是它們更聰明，是訓練時喂了更多“小數比大小”的狠活，套路見得多，套路就騙不動。 換句話說，AI 不是不會算，是得有人提前把坑填平，這就是提示工程——問題怎么問，比問題本身更值錢。
有人覺得小題大做：不就錯一道小數題？ 可自動駕駛、金融風控、醫療診斷，全是小數點后面幾位定生死。 今天敢把 9.9 算小，明天就能把 0.19% 的風險算成 1.9%，直接讓一輛車上天，讓一張賬單爆炸。
更可怕的是，我們正把越來越多的“判斷”外包給黑箱。 黑箱里不是數學，是概率游戲：哪個片段出現得多，哪個就當選。 人類常識在它那里只是訓練語料的頻次，一旦語料偷懶，常識就塌方。
我試著手動給模型加括號：請把 9.11 和 9.9 當成兩位小數再比較。 答案終于對了，但它補了一句：謝謝提醒，以后我會注意。 ——我后背一涼，這語氣像極了考完試嘴硬的我：不是不會，只是粗心。
所以，別急著把 AI 當答案制造機，把它當剛入職的實習生： 能干活，但得有人在旁邊把關，尤其在拿不準小數點的時候。 真要把權力交出去，先問問自己：敢不敢讓這位“11 號樓”實習生替你按核按鈕？
小數點不會騙人，會騙人的是背后那顆盲目信任的心。
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