ai错误率高吗？

要解答这个问题，请假设我们现在要让各种诸如GPT或是Claude的大模型去完成这两类任务：开车和写文章。这里的开车和写文章实际上是一种隐喻，可以是任何类似的任务。但是你可以发现，几乎没有人敢坐GPT开的车，实际上它也开不了。但是不论愿不愿意，至少所有人都敢读AI写的文章。这种差别是根本原因之一，请让我们来对比它们。让我们首先来看“开车”类任务。这是一个黑白分明，讨厌不确定性的任务。它的结果由物理定律和现实约束决定，正确性的衡量标准非常客观且明确。特别的，这项活动的容错率相当低。撞上去就是撞上去了，车是不会理解你的差不多的。小错就是刮蹭，大错就是事故。接下来是写作任务。写作任务互动的不是客观的物理世界，而是主观的人类认知。结果的好坏是由你的理解和接受程度决定的，允许很多的近似和模糊性，是没有标准答案的。在写作任务上，如果你出了一点小错，大家会说这个表达很有意思，如果出了一个大错，我们也许会说“AI有创造力，实在太棒了”。这就是所谓的“小错小创新，大错大创新”。所以，写作任务非常合适由现阶段的AI完成。在现阶段，即使是最好的大模型o1，在大多数时候也根本无法独立完成生产任务，仅限于降本增效。我现在已经成功从一个产品经理转型为一个全栈工程师，在AI的帮助下，我可以在两周内写出一个需要3-5人的团队，工作一个月才能开发出的困难音视频处理项目。如果没有AI，我绝对做不成这件事。然而，在这个过程中我仍然感到相当的痛苦。

大脑就像精密仪器，需要不断学习和训练才能高效运转。为了避免“想当然”的错误，我们要不断提升认知能力，就像给大脑定期升级系统、打补丁。认清“思维陷阱”：就像学习识别网络钓鱼邮件一样，我们也需要了解常见的认知偏差，例如：确认偏误：我们会倾向于寻找支持自己已有观点的信息，而忽略反面的证据。例如，相信星座的人更容易关注符合自己星座描述的内容，而忽视不符合的部分。锚定效应：我们容易受第一印象的影响，即使这个印象是错误的。例如，商家先标一个高价，再打折促销，我们会觉得很划算，即使这个折扣后的价格仍然高于市场价。锻炼逻辑思维：就像学习数学一样，我们需要学习如何进行逻辑推理，识别错误的论证。例如，如果有人说“所有天鹅都是白的，因为我见过的天鹅都是白的”，这就是一种不严谨的逻辑，因为存在黑天鹅。掌握数据分析能力：在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的数字和统计数据。学习一些基本的统计学知识，可以帮助我们更好地理解和分析数据，避免被误导。例如，一则广告声称某种保健品有效率高达90%，但却没有说明样本量和实验方法，我们就需要保持警惕，不能盲目相信。

OpenAI马拉松发布会Day1：GPT-o1全新升级发布🎉[[twi]@宝玉(@_twi(5).mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/WHvFbqLRVoMgoGx9asvcD4pSnAb?allow_redirect=1)翻译视频by宝玉https://x.com/dotey/status/1865128769582961154[heading3]🚀省流版总结[content]今天发布了两款全新模型：o1基础版和o1 Pro版，以及全新的ChatGPT Pro订阅计划。[heading3]🛠01基础版[content]适用于日常使用，功能强大、反应迅速。核心亮点：1.多模态能力增强📷：处理文本和图像的能力大幅提升，支持图像内容分析和相关问题解答。2.语言理解能力提升🗣️：更准确捕捉语言细节和上下文，文本生成、翻译和摘要表现更加流畅自然。3.错误率降低✅：比起预览版，错误率降低了35%，生成内容更加准确可靠。4.响应速度提升⚡：速度提升50%，减少用户等待时间，带来更流畅的使用体验。