AI 赋能原则 5 解读：当'最聪明的大脑'也会犯低级错误
里德·霍夫曼在《AI 赋能》中强调，即使是最强大的模型，也依然会犯最低级的错误。这并不是一句温和的提醒，而是对整个 AI 时代运行方式的根本性再定义。
一、AI 的问题不是偶尔犯错，而是结构性错误
在传统软件时代，工具逻辑是确定性的（Deterministic）：计算器不会算错，数据库查询遵循固定规则。错误被视为异常或 Bug。
但大模型的工作方式完全不同，它是概率分布驱动的（Probabilistic Model）。这是理解 AI 的第一原则。
（一）概率性：输出永远是'最可能'，不是'最正确'
大模型的底层数学是根据训练数据与上下文，计算下一个词出现的概率分布，从中采样。这意味着模型不是在查找答案，而是在预测答案；不是在确定真相，而是在计算可能性。它的每个词都是概率样本，不是定理。
理论基础：Transformer + 语言模型（LLM）＝概率序列生成器，而非事实推理器。
（二）上下文依赖：轻微变化引发'答案蝶变'
大模型对提示（prompt）极其敏感。问法不同，输出逻辑完全不同；上下文多一点，推理链条就不同。这在机器学习中被称为 Contextual Sensitivity。
根本原因是模型内部并不是一个知识库结构，而是一个高维度关联网络。输入稍变，激活路径就会改变。所以，模型不会给出固定答案，而是给出上下文下的最可能答案。
（三）难以重现：AI 的不稳定性不是缺陷，而是本质
传统软件同输入必然同输出。大模型同输入可能不同输出。原因包括温度参数采样、随机节点激活、版本差异等。在统计学上，这叫 Stochasticity（随机性）。
在工程上，这意味着模型没有外表看起来那么可靠和一致。这不是 bug，而是一种软决定性（soft determinism）。
（四）幻觉不可消除：语言模型天然会编故事而不是求真
幻觉（Hallucination）不是技术缺陷，而是大模型必然的副产品。模型的目标函数是生成连贯语言，而不是保证事实正确。它擅长生成合理的句子，但不具备验证真伪的能力。
要真正驾驭 AI，必须认识到：AI 不是永远正确的专家，而是一个极强但会犯错的超级预测器。
二、AI 错误的现实：从隐性隐患到显性风险
随着 AI 技术的落地，模型错误正在逐渐暴露，并形成一种全新的社会问题形态。这些错误不再是偶发的技术瑕疵，而是会系统性地影响企业、个人甚至公共信息生态。
（一）企业级错误：从产品瑕疵到系统风险
传统软件错误通常局限于功能异常，但 AI 产生的错误具有结构性、传播性和不可预测性，已经上升为企业的系统风险（Systemic Risk）。
典型案例包括企业合规（AI 生成内容包含敏感信息触发诉讼）和医疗服务（聊天机器人提供不安全的诊疗建议）。复杂系统理论表明，当一个系统中存在高度耦合且反馈环路复杂的组件时，单个节点的错误可能被放大，导致系统级失败。
因此，企业关注的不再是能否使用 AI，而是能在多大程度上预测、控制并减轻 AI 错误带来的风险。
（二）个人用户的风险：隐蔽且高危
普通用户使用 AI 的常见心理陷阱包括：认为语言流畅即正确、忽视事实错误、以及自信错觉。认知心理学中的权威偏差与流畅性偏差表明，人们容易把表达流畅、权威感强的信息误认为正确。
在 AI 时代，这种心理偏差被模型语言能力放大，形成新型信息风险。用户可能带着自信的错误继续决策、传播信息，风险隐蔽却高危。
（三）错误的叠加效应：AI 谣言裂变机制
更复杂的是，AI 的错误不是孤立的，它可能在多模型、多环节中不断放大。模型 A 出错，被模型 B 接受并加工，被模型 C 强化和再生成。最终导致原本单一的错误信息，演变为大范围传播、被多方引用、甚至被误认为权威数据。
在多模型协作或连续生成场景中，错误信息像级联一样快速扩散，形成 AI 时代的新型谣言裂变机制。错误不再是偶尔出现的技术问题，而是被系统性放大，成为社会认知、决策甚至舆论的潜在风险源。
三、我们必须面对的现实：AI 永远会偏离现实
霍夫曼指出，即便是最强大的模型，也必须经过持续迭代、不断反馈和长期监督，才能逐步接近正确答案。换句话说，AI 永远不会做到完全正确，也不可能成为一个完美的知识库。
（一）AI 永远不会绝对正确
大模型生成输出的方式是基于概率的预测，不是确定性计算。每一次输出都是最可能的词序列，并不保证事实准确。语言模型的训练目标是最小化预测误差，而非确保输出真理。
就像一个非常聪明的人在猜谜题，他猜得可能很合理，但不能保证每次都猜对。
