AI 产生幻觉怎么办
作者：微信文章现在 AI 已经极大程度的改变了人们的生活，但是一直有用户苦恼于 AI 有时候会有幻觉，下面有一个方法可以较大程度的避免 AI 出现幻觉The Mom Test
先介绍一本书，《The Mom Test》 是 Rob Fitzpatrick 写的一本创业类书，主要讲的是如何跟用户或潜在客户做访谈，避免得到虚假的正面反馈书名的意思是：
如果你问你妈妈「我这个创业点子好不好？」，她大概率会说「好啊」，因为她不想伤害你
但这种回答毫无价值，书里给的核心思路是：
不要问意见，因为大家都容易说好听的
比如「你觉得这个想法怎么样？」
要问事实和经历
比如「你上一次遇到这个问题是什么时候？怎么解决的？」
关注对方过去的行为，而不是未来的承诺学会识别「空话」和「有价值的信息」
简单来说，它教你用一套访谈方法来测试创业想法的市场可行性，让你避免被虚假的支持感冲昏头脑，比如下面这几个：例子 1：创业点子相关❌ 错误问法：
你觉得我做的这个 AI 工具有市场吗？
👉 对方通常会说“嗯，看起来不错啊”，但没价值✅ 正确问法：
你上一次在工作中遇到 [相关问题] 是什么时候？你是怎么解决的？
当时花了你多少时间/成本？
👉 得到真实痛点和解决方式，判断问题是否值得解决例子 2：产品功能相关❌ 错误问法：
如果我做一个一键生成报告的功能，你会用吗？
👉 别人容易随口说“会啊”，但未来不一定真的用✅ 正确问法：
你最近一次做报告是什么时候？大概花了多长时间？
如果现在有一个更快的方法，你会愿意付钱吗？大概能接受多少钱？
👉 得到实际使用场景+付费意愿例子 3：用户行为相关❌ 错误问法：
你觉得这个 APP 好用吗？
👉 含糊的评价，不能指导产品决策✅ 正确问法：
你上次卸载一个 APP 是为什么？
你最常用的 3 个 APP 是哪些？为什么？
👉 得到真实行为，能看出用户的偏好和痛点
AI对话如果我们把 The Mom Test 的原则用到 大语言模型（LLM）对话和 prompt 设计里，就会产生神奇的效果：可以帮你避免陷入「幻觉式反馈」或「自我满足」的问题。建议 1：不要问 AI 「觉得」，要让它基于事实/经验❌ 错误问法：
你觉得这个 prompt 写得好吗？
👉 AI 往往会礼貌地说「不错」，就像你问妈妈一样✅ 正确问法：
请用这个 prompt 生成 3 个示例回答，并指出其中的歧义或不足
👉 让模型用 实际输出 来暴露问题。建议 2：不要问未来的假设，要验证过去的行为/表现❌ 错误问法：
如果我让你处理更复杂的法律问题，你能做到吗？
👉 模型会说「可以试试」，但不靠谱✅ 正确问法：
用这个 prompt 解决一个真实的案例：「起草一份 NDA 合同」
请对照行业标准，指出你生成合同中可能缺少的条款
👉 看模型在 实际任务中的表现，而不是听它承诺建议 3：不要问空泛问题，要给具体场景和限制❌ 错误问法：
你能帮我优化这个 prompt 吗？
👉 模型可能给出一堆「看似有用」的建议，但很泛。✅ 正确问法：
这是我的 prompt：「帮我写一个公司会议纪要」。请改写它，使得输出必须：
包含参会人员名单
列出待办事项
不超过 300 字
👉 有明确约束，模型的改进建议才更实用建议 4：不要问「喜欢吗」，要让 AI 对比并解释差异❌ 错误问法：
你喜欢版本 A 还是版本 B 的 prompt？
👉 这会让模型随便选一个，还可能每次回答不同✅ 正确问法：
请用版本 A 和版本 B 各生成一个示例，然后对比：
哪个更具体？
哪个更容易导致歧义？
哪个更贴合目标任务？
👉 这样能得到 可操作的改进方向
页:
[1]