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受够了AI总是胡说八道,OpenAI让GPT变笨!但这才是对你负责
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受够了AI总是胡说八道,OpenAI让GPT变笨!但这才是对你负责
全球风口
2025-12-17
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导读:如何让AI值得依赖?
抓住风口
本期要点:如何让AI值得依赖?靠更大的模型吗?
你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。
2025年终,AI行业迎来“靠谱”与“聪明”的分水岭
2025年终,AI行业出现了一个分裂状况,究竟是要追求“靠谱”,还是要显得“聪明”?
前段时间,在谷歌压力之下,OpenAI不仅亮起了所谓红色警报,还提前上线了GPT-5.2模型。
第三方评测结果显示,GPT-5.2并未实现飞跃性进步,部分报告指出其仍落后于Gemini 3 Pro。
不少用户反馈,GPT-5.2的回答趋于冰冷生硬,逻辑推理能力甚至出现倒退迹象,“降智”成为普遍主观感受。
GPT-5.2表现不及预期,折射出大模型产业已撞上隐形天花板。
FACTS基准测试揭示核心瓶颈:事实准确率未破70%
2025年12月9日,谷歌DeepMind低调推出FACTS基准测试套件(FACTS Benchmark Suite),用科学评估数据为所有大模型泼了一盆冷水:在基于长文档问答任务中,没有任何模型的事实准确率突破70%。
这意味着——即便使用最昂贵的模型,用户仍有超30%概率接收到错误或凭空捏造的信息。
当算力与参数堆叠难再突破瓶颈,行业发展重心必须从“更大更强的模型”,转向系统工程与商业模式创新,以提升准确率,让AI真正成为可信赖的伙伴。
炼金术:LLM本质是“下一个词预测器”
在“靠谱”面前,“没那么聪明”也无伤大雅。
当前GPT-5.2表现为问什么答什么,不再延展调侃,显得刻板;而初用Gemini者则易感其“灵气”,似能领会弦外之音。
这只是大语言模型(LLM)进入平台期后,OpenAI与谷歌选择不同优化路径所致,并非能力代际跃迁。
对多数用户而言,GPT-5相较O3等前代模型并无显著差异;日常使用中,也极少人能清晰区分Gemini 3与2.5的实际差别。
长期用户普遍感知到一个共性问题:所有大模型仍频繁“一本正经地胡说八道”。
DeepMind去年12月发布的《FACTS Grounding》报告已指出:无一模型事实准确率超70%。一年过去,幻觉问题仍未获显著改善。
归根结底,这是LLM底层原理决定的局限——它本质是“下一个Token预测器”,通过海量文本学习上下文中的高频续词概率,从而“猜”出看似合理但未必真实的答案,并不真正理解事实与逻辑。
这如同古代炼金术:凭经验产出闪亮结果,却无法保证每次质量稳定;现代社会需要的,是基于严谨原理、在受控环境中可重复生成的可靠产品。
无论喂入多少数据、增加多少参数,LLM都可能被无关信息干扰,幻觉概率难以根本下降;GPT-6、GPT-7亦难逃此限。
靠谱更重要:从玩具到工具的关键抉择
此时,AI公司必须做出战略选择:让AI成为玩具,还是工具?
新用户或偏好富想象力、善制造惊喜的AI;但金融、法律、医疗等专业领域用户,首要诉求是可信度。
例如,患者持检验报告向AI问诊时,所需不是天马行空的推理,而是严谨、可靠的结论。
对企业而言,70%可靠性远不足以托付关键任务:发错一笔工资、签错一份合同,皆为实打实损失。
因此,OpenAI将模型优化聚焦于严谨性与幻觉抑制,以打开商业化空间,逻辑清晰;但仅靠模型迭代难以根治幻觉——其真正优势在于已沉淀的数亿用户基础,应着力构建“AI顾问”信任关系,而非单点技术突围。
一旦用户养成“拿不准就问ChatGPT”的习惯,便建立起强依赖,护城河自然形成。
闪电战:从“造坦克”转向“系统协同”
当更大模型不再等于更可靠,破局关键在于范式转变:从“造坦克”转向“打闪电战”。
过去领先企业聚焦单体模型性能提升,属典型“造坦克”思维——比钢板厚度、火力强度。
而当性能提升遇瓶颈,胜负取决于协同效率:多模型+外部工具+验证机制构成闭环系统,才能产出可靠结果。
例如,对高风险任务(如生死、财务决策),OpenAI可在生成初稿后,自动调用验证Agent从多角度交叉核验、补充修正,再输出终审答案——虽增加算力与时耗,却可大幅压降错误率。
由此,“无幻觉服务”可溢价交付:如200美元/月起步,乃至2000美元/月;而日常需求仍维持20美元/月,形成分级价值体系。
每一次幻觉,都是对用户信任的侵蚀;每一次可靠交付,则加固“AI顾问”的心智定位。
打出闪电战,既要思想转型——从卖模型技术转向卖可信赖的泛领域专家服务,也需速度优势。
OpenAI为应对谷歌竞争,计划未来几周收缩应用层投入、聚焦核心技术突破。但我们对此存疑:
在现有LLM架构下,几周内能否实现革命性突破?若用户真正需要的是可信赖顾问,模型参数提升真能根治幻觉、重建信任吗?
更紧迫的是,若Anthropic等强调“真实可靠”的竞对率先推出无幻觉专业服务,抢占市场心智,OpenAI多年积累的高价值用户或将快速流失,再夺回成本极高。
【声明】内容源于网络
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