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1.2 AI 为什么会误解你的指令
引言：AI 误解你，不是因为它"笨"
很多人第一次使用大模型时都会产生同样的疑惑：
- "我明明说得很清楚，为什么它还是给错答案？"
- "为什么 AI 总是答非所问？"
- "为什么我说 A，它却理解成 B？"
- "是不是模型不够智能？"
其实，这些都不是你的问题，也不是 AI 的问题，而是：
人类语言是高度模糊的，而模型只能做概率预测。
本节将深入解释 AI 误解你的真正原因，这会成为你学习提示词工程的核心基础之一。
1.2.1 AI 不知道你"真正想表达什么"
人类在沟通时，依赖：
- 背景知识
- 常识
- 上下文
- 经验
- 默契
- 隐含逻辑
- 场景理解
但 AI 没有这些。
当你说：
帮我写一份合同。在你脑中，你可能想的是：
- 什么类型？（租房？合作？保密？）
- 什么角色？（甲方？乙方？）
- 什么风险点？
- 写给谁？
- 需要哪些条款？
- 具体场景是什么？
但对 AI 而言，这些都是未知变量。
它只能根据"所有关于合同的文本"做概率预测，然后写出"最常见的合同结构"。
结果：
- 你心里想的是 A 套合同
- 它给你 B 套合同
- 于是你觉得它误解你
其实它是"没法理解你真正的想法"。
1.2.2 模糊语言 = 指令未定义 = AI 的灾难
当你使用含糊的词语时，AI 的困惑指数会爆炸。
例如：
- "帮我写得好一点"
- "帮我优化一下"
- "帮我总结一下"
- "帮我写个报告"
- "帮我润色一下"
这些词在人类沟通中是"习惯表达"，但对模型来说：
完全没有具体行为指令。
就像对一个机器人说：
- "干得漂亮一点"
- "做得专业一点"
- "稍微调整一点"
它根本不知道你想让它做什么。
于是它只能靠"语言经验"瞎猜，从训练数据中找出一个"概率上还算合理"的回答。但十次有七次都不符合你的心意。
1.2.3 AI 误解的根源：预测概率而非理解语义
我们在 1.1 解释了 AI 的行为机制：它本质上是一个概率预测器。
这就带来一个关键后果：
- 它不会"真正理解你的提示词"
- 它不会"判断你的真实意图"
- 它只会"预测可能性最大的下一句话"
这意味着：如果你表达模糊，AI 会预测"最常见的答案"，而不是你内心真正想要的答案。
示例：
你说：
帮我写一个短视频脚本。你想的是：
| 维度 | 你的隐含需求 |
|---|---|
| 平台 | 抖音？快手？B站？ |
| 风格 | 搞笑？专业？剧情？ |
| 时长 | 15 秒？60 秒？ |
| 内容 | 口播？剧情？切换镜头？ |
| 目标 | 带货？涨粉？提升转化？ |
| 人物 | 一人？两人？虚拟形象？ |
AI 完全不知道这些。它只能选一个"最常见的短视频脚本模板"，结果自然不符合你的需求。
1.2.4 AI 对"人类歧义"毫无抵抗力
人类语言的歧义特征：
- "这个做更好一点"
- "更有逻辑"
- "多说点重点"
- "更专业一点"
- "自然一点"
- "不要太死板"
这些词在人的世界里是可以凭经验理解的。但 AI 是数学，它无法处理：
- "一点"的量化
- "专业"的定义
- "自然"的具体模式
- "重点"的判定标准
如果你没有告诉它明确的逻辑、结构、长度、指标，它就只能靠"经验"去预测。
而经验 ≠ 你的意图。 这就导致大量误解。
1.2.5 多义词 + 模糊词 = AI 极易误判指令
示例：
你说：
帮我写一个课程大纲。AI 有至少 20 种"课程大纲"模式：
| 模式类型 | 说明 |
|---|---|
| 章节模式 | 按章节划分 |
| 主题模式 | 按主题划分 |
| 课时模式 | 按课时划分 |
| 项目模式 | 按项目划分 |
| 技能模式 | 按技能点划分 |
| 小白模式 | 面向初学者 |
| 工程师模式 | 面向专业人士 |
你如果不指明，它就随机预测。于是你觉得它"写得不对"，其实它只是"选了一个训练数据里最常见的格式"。
1.2.6 为什么工程师写的提示词更准
因为工程师习惯于：
- 明确参数
- 明确条件
- 明确输出格式
- 明确边界
- 明确步骤
- 明确输入输出
工程师写提示词本质上是在写"接口文档"。而小白写提示词是在写"人类语气的对话"。
这两者完全不在同一层级，所以 AI 对工程师会更"听话"。
本节小结
黄金原则
- AI 不知道你想要什么——除非你说得足够清晰具体
- 模糊语言会让 AI 进行错误预测——它以为你想要的东西，其实是它训练中看到的"通用模板"
- AI 不是理解，而是概率匹配——你的表达越模糊，它越胡来
- 人类习惯的含糊沟通方式，会让 AI 误解任务——你必须转变思维方式，让语言变得"像程序指令"
- 提示词工程的意义——让 AI 不再误解你，让输出稳定、可控、正确
