Tess文章

同一个问题,GPT、Claude、Gemini各执一词,到底该信谁?

01

当你问了一个问题,不同的AI给了你不同的答案,甚至是截然相反的答案,你该信谁?

前几天,我的YouTube频道收到一封邮件。

发件人是个软件开发者,他先是对我频道上发布的两个视频进行了一番表扬和肯定。接着介绍了自己的产品,并表示愿意免费送我一份永久使用的软件,如果我的观众也喜欢,还可以额外提供五份用于抽奖。

很明显,他想借YouTuber推广自己的软件,也懂得在占别人便宜之前先给点甜头。

我把这封邮件截图发给GPT,问它怎么看。

GPT的评价挺高。它认为这是一封质量不错的精准开发信,对方做过功课,了解我的受众群体,而且软件功能与我的外贸业务存在一定关联。

它建议我回复邮件,试用产品,甚至可以考虑进一步的商业合作。

随后,我把同样的邮件交给Gemini,提出同样的问题。Gemini的结论却完全相反。

Gemini认为,这可能是一个独立开发者利用免费软件套取流量,甚至实施盗号和商业数据窃取的陷阱。

还特别提醒我,微软商店上架不等于软件安全,一旦安装了来历不明的软件,可能存在Cookie被盗、商业合同泄露等风险。最后建议我直接拉黑,连回复都不必。

我又去问Claude。

Claude倒是没有像Gemini那么紧张。它认为这就是一封普通的陌生开发信,投入时间测试一款没有多少公开评价的软件,收益实在有限。建议也很明确:不值得浪费时间,别回。

同一封邮件,同样的问题,三个顶尖AI,一个让我回复并考虑合作,一个让我拉黑,还有一个让我别在上面浪费时间。而且,它们都能把自己的理由讲得头头是道。

事情到这里就有意思了。如果你遇到这样的情况,会相信谁?

02

之前有人问我,为啥要同时给三个AI付费,还说GPT或者Claude,用一个就足以应付平时的工作了。

我觉得说这话的人可能高估了AI给出答案的可靠性。

这么说吧,在我熟悉的外贸业务开发、供应链开发、谈判技巧,对人性和现实的判断上,当下再牛逼的AI,在我面前都是弟弟。

对于真实交易中的各种问题,我积累的经验和判断能力,比一个AI工具靠谱得多。

但,碰到不熟悉的法规、技术和新知识,我同样需要查资料。这一方面的工作,AI比我牛很多,也高效很多。

我让AI重新分析一件事,不是因为自己不知道该怎么办,而是想看看它能不能发现我没有考虑到的东西。

比如这封邮件,GPT提出了潜在商业合作的可能性,Gemini提醒了陌生软件的安全风险,Claude则让我从时间成本和信誉风险的角度重新审视这件事。

后来我发现,三个AI之所以得出不同结论,是因为它们各自选择了不同的判断角度。

GPT关注商业机会,Gemini关注安全风险,Claude关注机会成本。

但问题是,谁告诉它们,我最在意的是哪一个?

我之所以同时使用多个AI,是希望它们能从不同角度帮我查漏补缺,而不是让它们替我做决定。

AI可以帮助我们发现这些盲点。但最终采纳哪个观点,怎么做决定,还是我自己的事。

03

我今天写这篇文章,是发现一些Cub的会员,包括我认识的外贸圈已经很厉害的牛人,在看完10.25的分享视频后,对AI似乎出现了误判。

整体表现就是,过于兴奋,睡不着觉。

有人因为迅速拿到了初期结果而兴奋。

也有人觉得某个功能老厉害了。

完全理解他们的兴奋,毕竟,他们看到了和自己之前使用的不一样的提示词。

看到真的可以让一个数字员工待在电脑上,每天一上班就把当天的工作结果交给你审阅;

看到了过去需要几天才能完成的工作,用工作流可以很快搞定。

这种兴奋我曾经也经历过,只是后来随着和AI相处时间越来越长,对AI祛魅了。

客观地说,我从AI中中受益良多,但也付出了相应的经济成本和时间成本。特别是时间成本,那是多少钱都无法替代的。

在长期使用过程中,最深刻的体会就是,使用AI最终能取得什么效果,很大程度上取决于使用者本人的能力、经验和思考方式。

举个例子,一个业务员收到客户询盘,直接让AI分析客户、判断成交概率、写回复。

如果客户信息本身有误,或者AI对客户需求的理解出现偏差,而业务员又因为自己能力不足发现不了,那么后面的分析就很容易偏离正确方向。

更麻烦的是,AI还可能一本正经地编造不存在的客户信息、采购记录,甚至决策人资料,并给出一套看似完整的分析,让业务员觉得自己已经掌握了客户的全部情况。

这就是我们经常说的AI幻觉。

如果再把这些错误信息交给AI工作流,让它自动背调、筛选客户、撰写开发信,错误就可能从一个环节传递到下一个环节,然后指数级的错误就产生了。

但AI不会为错误负责。

如果长期这样使用AI,人会越来越懒得思考,甚至逐渐丧失独立判断的习惯。简单说,就是会变蠢。

如果换一种使用方式,结果可能恰恰相反。

分析客户时,先根据自己的经验作出初步判断,再让AI寻找可能遗漏的信息,提出反对意见,分析其他成交或失败的可能性。

如果AI提出了自己从未考虑过的问题,就顺着这些问题继续查证、学习,最后形成新的判断。

这样做,知识面会不断扩大,思维也会越来越活跃,看问题自然更加全面。即使是缺乏经验的新手,也完全可以通过这种方式加快学习速度。

AI最大的价值是提高人的能力和效率,而不是让人放弃思考,变成又懒又蠢的新物种。

今天就聊到这里吧,希望大家都别太依赖或者信任单个的工具或人。

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