錯用AI的人，實在太多了！

內容來源：2026年3月7日，在深圳舉辦的筆記俠PPE書院西哲坊03期第3講【真理與決策】內容筆記。

分享嘉賓：蘇德超，武漢大學哲學學院教授、博士生導師、筆記俠PPE書院創始顧問、西方哲學模塊全程授課導師。

高級筆記達人 | 李云

責編| 賈寧排版| 拾零

第 9511篇深度好文：7682字 | 20 分鐘閱讀

哲學思維

筆記君說：

AI正在以驚人速度接管我們的工作流程，但它也正在成為決策失誤的放大器。當所有人都沉浸在"效率革命"的驚喜中時，一個危險的真相被忽略了：AI不會幫你承擔責任，它只會在你犯錯時，讓你錯得更快、更徹底。

3月7日，武漢大學哲學學院教授、筆記俠PPE書院創始顧問、西方哲學模塊全程授課導師蘇德超老師，在筆記俠PPE書院西哲坊03期的課堂上為我們拆解了科學決策的底層邏輯。

他講透了為什么找不到中間變量的措施，全是無效的壞措施；再深挖了大模型幻覺的核心成因，還拆解用AI做決策最容易踩的3個致命坑；更點破一個扎心真相：比AI幻覺更可怕的，是我們人類的主動幻覺。

文末還有可直接落地的4步核查法，幫你建立一套可追溯、可糾錯的決策系統，在不確定的世界里，做出真正穩準可控的判斷，做自己決策的主人。

希望今天的分享，對你有所啟發。

一、所有靠譜的決策，

都必須找到中間變量

所有的因果關系，都應該找到一個中間變量，找不到中間變量的措施，都是壞措施。

比如，“通過老師的輔導，我孩子就變好了”這句話，就值得推敲。

很多經過老師輔導的孩子并沒有變好。老師的輔導改變了孩子的“什么”，孩子才變好了？重要的不是老師的輔導，而是這個“什么”。要把這個“什么”找到，一定要找到中間變量。

找不到的中間變量，是什么？那是愛，那是信仰，愛是沒有中間變量的，它是最直接的。但是我們所有人類可以操作的東西，都是在操作中間變量。

所以做決策，一定要找到中間變量。沒有中間變量的決策，就跟表白似的：“我愛你”，對方問“為什么愛我”，你說不出個所以然，這對愛有意義。因為真愛拒絕中間變量。

你要是說“我圖你有錢”，對方大概率不喜歡；你說“我圖你長得漂亮”，對方可能會喜歡，但也只是一陣子。不一定總有錢，也肯定不會一直漂亮。

傳聞中華爾街投資客說：永遠不要為異性的漂亮買單。為什么？因為漂亮太容易貶值了，我們要購買的是不貶值、能保值的東西。

眼下黃金為啥越來越貴？就是因為它保值。而美麗呢，貶值速度特別快，年紀一上來就擋不住，哪怕靠化妝、整容也沒用，膠原蛋白只會以肉眼可見的速度流失。

這就是中間變量的重要性。決策必須找到它。不要只說“因為A，所以B”，一定要在A和B之間找到C。

中間變量找得越多，你出錯的可能性就越小。因為中間變量多了，就給你留了回頭的機會，它是一個指標，一旦某個中間變量變了，你就知道“壞了，我可能錯了”。

舉個例子，要是你只盯著A到B，哪怕A還沒到B，你還會傻傻等；但如果是A先到C再到B，而C根本不可能出現，你就不用等了，直接掉頭就行，不用浪費時間。

在經濟和科學領域，不存在“沒有中間變量”的情況，只有情感和信仰是例外。比如你的孩子愛你，沒有任何中間變量，就是純粹的愛，不為什么。這是人類最寶貴的情感，它恰恰不需要中間變量。也許有吧，我們希望沒有。

但我們做決策、搞管理，必須有中間變量，不然就無從研究、無從把控。管理本身就是過程，要是連中間環節都沒有，那根本不會有科學的決策。

二、AI為什么會一本正經地胡說？

說到決策的科學性，就不得不提AI。

我們需要注意：AI輸出的不是事實，因為AI并不直接接觸世界，它接觸的都是數據，而且還是二手數據。

我們人類去做調查，拿到的是一手數據。AI接受的，就是我們調查結果的二手數據，而且這些數據還經過了所謂的“清洗”。它自認為是清洗，你怎么知道不是越洗越臟呢？

當然，AI也有厲害的地方，就像做閱讀理解，好學生和差學生不一樣：差學生可能匆匆做完所有題，好學生卻能精準提煉核心，從數據中提取、壓縮后還能保證正確，這是一種非常高級的能力。

但到目前為止，AI能不能保證，在決策鏈條中必須有可追溯、符合人類認知的確鑿證據（grounding evidence）？如果沒有，它就會把幻覺當成情報。

OpenAI團隊在2025年7月出了一篇文章，標題是《why language models hallucinate？》（為什么大語言模型有幻覺），專門講了大語言模型產生幻覺的原因。

文章首先定義了幻覺：就是語言模型會自信地生成“看起來合理，但實際上不真實”的事實。早期的大模型主要基于概率生成內容，現在它們的邏輯推理能力已經很強了，大模型的水平甚至能達到國際奧林匹克競賽金獎的級別。

所以回頭想想，我們應該教孩子什么？國際奧林匹克競賽金牌的大模型，過幾天大家可能很快就能用到了，你物理強、化學強不算什么，現在大家拼的核心是什么？

這篇文章的核心觀點就是：大模型之所以會出現幻覺，是因為主流的訓練和評估機制，往往獎勵“猜測”，而不是承認“不確定”，這種激勵機制從根本上推動了幻覺的形成。

這就跟我們高考前，老師跟我們說的一樣：哪怕這道題不會，猜都要猜，萬一猜對了呢？訓練早期大模型也是這樣：用戶問答案，哪怕不知道，也得猜一個，猜對了客戶就會認同，猜錯了也沒關系。

所以第一代、第二代大模型，全都是這么干的；但現在的最新版本不一樣了，它會直接說“這個問題我不確定，不能給你回答”，已經能做到這一點了。

還有一個關鍵點：我們問AI的時候，永遠要加一句“你不要急于做出判斷，要是覺得缺哪些信息，就問我，確保得到足夠信息后再做判斷”，它就真的會主動問你問題。

一定要加這句話，現在AI已經能做到了，這都是那篇文章發表之后的進步，因為大家都意識到了“猜答案”的問題，在此之前，一旦不確定，它就是一味地猜。

不知道答案還去猜，有概率蒙對，但如果直接說不知道，肯定得不了分。與其得不了分，不如猜一猜還有可能得分，這是很簡單的推理。

有三種回答：答對、答錯、棄權。棄權體現的是謙遜，但早期的大模型訓練，并不給“謙遜”賦值，也就是說，謙遜得不到任何獎勵。要么答錯被懲罰，要么答對被獎勵，要是說“不知道”（棄權），也會被懲罰。既然都是被懲罰，那不如去猜一猜，還有可能蒙對，這就是早期大模型總愛猜答案的原因。

可見，只看準確率會掩蓋模型的錯誤與幻覺問題，這是早期訓練方式帶來的缺陷，單純用準確率打分并不合理，后來則更注重真實可靠性。

在復雜的真實場景中，模型準確率不可能長期達到100%，因為存在信息缺失、問題歧義、能力邊界等客觀限制。因此，想靠追求滿分準確率來消除幻覺并不現實，幻覺本質上無法徹底消除。

這一點已經被論證：大模型不可能完全消除幻覺，就像人類也永遠無法杜絕犯錯一樣。承認幻覺不可消除，才是科學的認知。

從機制上看，幻覺和大模型“下一個詞預測”的預訓練方式直接相關。模型學習的是語言模式與詞向量分布，而很多低頻、冷門的事實知識沒有穩定規律，預測本身就容易出錯。

幻覺源于能力邊界與信息缺失，所以無法根除。只有拼寫、括號匹配這類強規則任務，會隨模型優化越來越準確；而生日等冷門知識的任務，仍然容易輸出看似流暢、實則不可靠的內容。

所以結論很明確：與其只增加少量新測試題，不如重構行業通用的核心評估指標，讓整個行業從獎勵“敢猜”轉向獎勵“誠實表達不確定”。

這篇文章發表后，大模型的表現確實改善很多：現在它真的會老實說“我不知道”，而不是隨便亂編。

放到組織和企業里也一樣：不知道就說不知道，反而更好。

明確說“我不知道”，大家才會意識到：這里缺信息、缺數據、缺推理。如果明明不懂還硬猜，一個人猜、兩個人附和，第三個人也跟著同意，最后全員拍板下注，風險極大。

三、用AI做決策，

最容易踩的3個致命坑

我們先看組織里對AI的誤用，再看組織幻覺。

第一個坑：把AI當權威，把流暢自信當成正確

首先，是把AI當權威，把表達流暢、自信、速度快當成正確性與可追責的結論，就如我們直接用龍蝦（openclaw），雖然它是我們放大的工具。從哲學本身來看，可能帶來兩個挑戰。

AI會嚴格執行你給的策略和指令?？梢坏┠愕牟呗员旧砭褪清e的，AI只會更高效、更精準地把錯誤執行到底，你還很難及時發現，直到釀成災難性后果。

AI本質上只是在提升執行效率，不會主動更新你的底層邏輯。任務是你派的，團隊是你搭的，老板一開始就錯了，AI只會幫你錯得更快、更徹底。

這也是AI和人類員工最大的區別：人有情緒、有判斷，會提醒、會反駁，你能感知到風險。但你把AI訓練得越“聽話”，它越沒有情緒、不會質疑。

我們訓練AI工作流時，追求的是流暢、自信、響應快、執行力強。但前提一旦錯了，AI根本不會質疑你的出發點；真要讓它隨便質疑前提，效率就會極低。

這也意味著：前提的討論、哲學與管理的底層邏輯，會變得無比重要。只要底層不錯，AI就不會放大錯誤；底層一錯，AI就是錯誤的加速器。一根杠桿并不區分兩頭的內容。

第二個坑：把AI當事實庫，不做溯源和核查

你搭建的AI工作流，本質上還是依賴大模型。而大模型的幻覺問題依然存在，無法徹底消失。

就算讓多個AI之間相互對話、交叉驗證，幻覺也不會消失，甚至可能錯誤疊加、越放越大。正確的信息很難指數級放大，但一個小錯誤，卻很容易被不斷放大，這是極度不對稱的。

古人說，千里之堤潰于蟻穴。不能掩蓋錯誤。一個幻覺可能越放越大，就形成了蝴蝶效應。蝴蝶效應往往是負面效應擴大，正面的很難有擴大。

所以，我們養“龍蝦”，用AI，都要注意底層不能出錯，否則幻覺可能持續放大。

不要把AI當權威，也不要把AI當事實庫。AI沒辦法給我們事實，一定要去追溯它的來源。

當然，養“龍蝦”可以部分解決這個問題，你讓它去查，查了之后讓它把數據鏈給你注出來（在哪本書、多少頁，在什么網址上），如果可以的話，還讓它對關鍵信息進行截圖，不截圖都可能出錯。

我沒養過“龍蝦”，但我用大模型去網上爬過資料。因為我的一篇文章要做引用，需要查相關資料。文章的主題是“AI來臨之后，我們可怎么辦呢？”背景是很多人都唱衰文科，但我覺得文科會越來越重要。

我引用了很多的觀點，但出差在外，手頭沒有書，我就讓AI去查，要它找到觀點出處。

最初，它幾乎找到了所有出處。但當我讓它截圖時，它就普遍地回答“找不到”了。有些它找到了，有些它找不到。它找到的，未必是對的，它沒有找到的，未必不存在。所以，不要把AI當事實庫。

第三個坑：把AI當背鍋俠，出了事全怪模型

絕對不要把AI當成背鍋俠。出了問題就怪模型，把責任一推了之，這是完全錯誤的。從我做AI哲學研究的核心觀點來看：現階段，AI難以自主承擔責任，真正負責的只能是人。

所以使用AI時，必須明確指定責任人。AI確實能極大提升效率，但它只提供選項和依據，最終決策永遠是人來做，責任永遠是你的，可靠性不能只靠愿望。

這個世界本身并不完美，但我們必須通過人來負責、通過機制來約束，就相對穩定一點。

四、怎樣對抗AI幻覺帶來的

三大核心風險？

AI給出的是線索，不是答案；AI給出的是建議，不是決策。因為它不能自查：生成式模型的本質，就是在給定輸入和訓練分布下，生成高概率的文本，這不等于檢索事實。

所以才會出現三類風險，核心都是幻覺：

第一，編造信息：比如編造數據、編造因果鏈，明明沒有的事，它能說得有模有樣；

第二，錯配信息：時間點不對、地區或行業不對，把一個行業的經驗套到另一個行業，很可能全錯，畢竟不同行業的情況天差地別；

第三，偏差和漂移：訓練數據本身有偏差，或者現實情況已經變了，但AI還是自信地輸出舊結論，自然會出錯。

更關鍵的是，AI一旦進入組織，風險就不只是“答案錯了”那么簡單。錯的答案會被規?；瘋鞑?，進入郵件、進入匯報、進入我們的決策。我們的公司、我們的組織，會變成AI錯誤的放大器和杠桿，最后釀成悲劇。

解決這個問題的路徑，不是一味追求“更大的模型”，而是要做到“來源可追溯”：所有結論都要建立在事實基礎上，數據血緣必須清晰：這個數據指標從哪來、誰能修改，都要明確；人機責任要分清，誰為AI的輸出負責，必須確定。

你可以用AI，但你要為最終的結果負責任，就像你開車，車可以給你開，但走錯路、出事故，責任永遠是你的。

有個4步核查法，可以讓我們避開AI胡說的坑。所有用于決策的AI結論，必須附上這四點：

信息來源是什么？生效時間是何時？統計口徑是什么？核查人是誰？這些必須標注清楚，責任落實到人，而不是推給AI。

另外，關鍵指標要建立明確的口徑和負責人，還要定期做抽樣審計。在會議上也要明確：AI可以用來起草文件、匯總信息、提出假設，但絕對不能作為最終的事實依據，至少到目前為止是這樣。

所以，我們面對AI時，一定要有核查思維，多問四個問題：

這個信息來自哪里？生效時間是什么時候，什么時候更新的，現在過時了嗎？這個結論、這個數字的口徑是什么，定義是什么？能不能復查？

比如AI顯示“38%的人對某產品滿意”，那什么叫“滿意”？口徑是誰定的？這很重要，口徑一松一緊，結果天差地別。以10分值為例，6分以上算滿意，還是8分以上才算？

責任一定要明確：誰核查過、誰簽字，誰就負責；把AI結論放進決策材料的人，一定要簽字。你要用AI，就必須承擔這個責任。

很多人有個誤解，覺得沒必要做這些核查工作，但其實不然。

我們可以做一個AI數據溯緣與核查表，明確這些內容：數據源頭是誰？口徑定義是什么，分子、分母分別是什么，包含什么、不包含什么？誰能修改這個數據？我們怎么驗證它、怎么抽樣審計？AI的引用規則是什么？在哪些異常情況下，必須暫停使用AI、進行人工復核？

這些規則一定要清晰，AI我們當然要用，但要用得規范、用得安全。

五、比AI幻覺更可怕的，

是人類的主動幻覺

面對AI，我們要轉變思維：把自己當成AI的審計員，它是員工，我們負責審計，這樣就對了。

而且大家會發現，從AI幻覺到人類幻覺，底層邏輯是一樣的。AI的幻覺，其實就是我們人類自身幻覺的投射。

舉個例子：你下班回家本來就累，你老公或老婆又告訴你孩子沒考好，你還在家長會上被班主任陰陽怪氣說了一頓。這時你一推門，看見孩子在桌子旁，身體一彈，還把抽屜推進去了。你立馬就火了：“又在玩手機、打游戲？成績那么差還玩！”

這個邏輯看起來特別合理，但你有沒有想過，他可能根本沒打游戲？他可能正在拿試卷、拿文具，看到你進來太緊張，條件反射地把抽屜推回去了，這完全有可能。

就像親子教育里，我們常說“你就是懶，別找理由”，這就和模型被獎勵給出確定答案一樣：我們把自己的主觀動機，當成了客觀事實，卻缺少“我不確定，我需要證據”的意識。

這和AI幻覺一模一樣：你把一個“最容易想到、最符合自己情緒”的答案，當成了真實答案。AI也是如此，它輸出的不是正確答案，而是它最容易找到、最符合訓練分布的答案。

我們人類也一樣，孩子一次考差，就斷定“他根本沒用功”；對方不回消息，就認定“他不在乎我”。這都是把單次觀測當成了充足的訓練數據，缺少中間變量的考量。

我們在不確定的場景里，被迫生成一個答案，而這個答案還被情緒左右，最后生成了一個“最像正確答案”的猜測。

就像對方不回消息，你根本不會想“他是不是在開車、在開會、在跟重要的人聊天”，反而會鉆牛角尖：“他不及時回復，就是不在乎我”，情緒拉滿，最后吵起來，這和AI瞎猜亂輸出，簡直一模一樣。

在公司協作時，我們也經常能聽到這些話：“這個需求已經很清楚了，你怎么還做錯呢？”“大會、小會說了那么多，怎么還錯了呀？”

這也很像AI幻覺，把看見的清楚當成已經對齊了。那你是不是沒有給具體指標？給了指標之后是不是沒有提醒他有哪些驗算點？驗算的時間對齊了嗎？都沒有。

他（下屬）確實做錯了，但你把你的責任盡到了嗎？準確表達了嗎？在該需要你跟他做過程對齊的時候，你對齊了嗎？

一些公司的領導經常說“這事別解釋，結果說明一切，你就是不認真”，這就是把單一的輸出結果當成真實的標簽。

類似的話還有“像個好答案，就是個好答案”“現在提風險就是不想擔責，提什么風險”，這樣說連證偽精神都沒有了，肯定會出錯。

這時組織激勵在起作用，表達不確定會被懲罰，表達確定就會被獎勵，于是系統就開始偏向于大膽生成，而不是校準與保守。

所以，永遠不要對下屬說這樣的話：你們給我承諾，你提風險，你就是不擔責任。

這樣你沒法負責，就相當于你在訓練第一代、第二代大模型，每個答案猜一個，給不出你就是“懶”，這樣任何時候它都給你答案，但這個答案是不確定的。

而你，只是為了完成流程，它猜了答案之后，你趕緊簽個字，往上一遞交，上面給拍板，就這么干。決策流程都做了，但沒有人負責，因為整個流程都是對的。

部門溝通時，有人會說：“按照經驗，這次一定翻車，別冒險，按老辦法干”。這也是個AI幻覺實驗：用過去熟悉的模板替代對當前情景的驗證。

不能這么講，你要說“這次怎么翻車，把道理講出來”，找到一個證偽點就夠了。不要說“按經驗不起作用”這種話。

在算法時代，清潔的數據是唯一的硬通貨。數據是干凈的，這是最重要的東西。算力很容易打造，但數據很難。

現在大模型訓練最缺的是什么？高質量數據的匱乏。

大家用DeepSeek都有一個感覺，剛剛出來的時候非常牛，用上半年之后體感水平下降了，為什么？有人說，這是因為，大量的網友跟它聊天，把它水平搞下來了。這個未必對，但其中有正確的直覺。

在智人社群，干凈的事實是最穩的出發點。我們是智人，我們是動物里面最厲害的那群動物，在智人的群落里面，干凈的事實是最穩定的，事實要是干凈的，沒有被錯誤地清洗過的。

把AI當人，把人當AI，就會極大地降低認知負擔。

結語

很多人唱衰文科，覺得AI時代數理能力才是核心，但真相并不那么簡單：AI能替代奧林匹克金獎級別的解題能力，卻替代不了底層的邏輯判斷、因果洞察、證偽思維和責任擔當。

對抗AI幻覺，本質是修煉自己的認知能力。我們要做的，不是追求一個永遠正確的AI，而是建立一套“承認不確定性、敬畏客觀事實、可追溯、可糾錯”的決策系統。

這個世界永遠是不確定的，真正靠譜的決策，從來都不是找到一個全對的答案，而是哪怕身處不確定中，也能守住事實的底線、承擔決策的責任。

我們要永遠記住：AI給出的是線索，不是答案；是建議，不是決策。沒有可追溯的事實，就沒有靠譜的決策；沒有中間變量與因果鏈條，全是自欺欺人的賭局。

AI是提升效率的工具，而我們永遠是決策的主人。

今天我們深嵌于一個政治、經濟、科技、哲學都在經歷持續變革和深刻重塑的復雜社會與商業系統之中。

真正的挑戰是：我們的認知框架、組織形態和行動工具，還停留在“前AI時代”。在前所未有的復雜系統性變革中，我們需要的是理解世界底層的“元能力”。

面向AI新時代，筆記俠PPE（哲學、政治學與經濟學）課程，正是為理解這樣的復雜系統而生：理解國際貿易與經濟政策、理解國際政治與治理模式、理解全球技術與科技范式、理解AI哲學和科技經濟、理解文明進程與哲學意義。這是第五代企業家應有的一套“操作系統”。

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