【从零开始学AI · 第4天】为什么 AI 有时“不听话”?

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作者：微信文章
*本文为「Winter的新时代冷暖观」原创内容

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为什么 AI 有时“不听话”：理解模型的边界与“可控性”

昨天我们学了提示词工程（RTO），你应该感受到：

AI 的回答表现好不好，往往不是“它笨”，而是问题没设计好。

但你可能也遇过这种情况：

明明说“写得更正式”，结果它给你写了一大堆废话

要求“列3点”，却给你5点

想让它专注 A 主题，它却跑去讲 B

有时候回答像逻辑学大师，有时候又像社交平台的鸡汤文博主

今天我们就来拆解：

为什么 AI 有时“不听话”？我们如何让它更可控？

掌握了今天这一节，你会明显感觉未来 30 天的学习更顺畅，因为你开始理解“人的指令”与“模型行为”之间的结构性差异。

一、AI 的本质决定了它不是“执行命令”，而是“根据概率生成”

大语言模型不是程序语言。

它不是 if-else 机器，而是更像一位见多识广但极度“概率驱动”的合作者。

它的每一句话，都是计算“最有可能接在这句话后面的话”。

这意味着：

它不是逻辑机

不是专业知识库

也不是你的复读机

更不会像一段程序那样“严格执行指令”

它的核心任务只有一个：

产生最可能让你满意、合理、连贯的文本。

也因为如此，AI 才会出现一些“看似不听话”的情况。

二、AI 常见“失控”背后的三个根源

理解这三点，你就能让 AI 的执行更稳、更准。

1. 你的指令太模糊，AI会自己脑补

你说：

“帮我写一段正式一点的说明。”

AI 会根据它见过“正式文本”的风格自动脑补

➡️ 于是就变成了你熟悉的那种“官话、套话、商务腔”。

解决方式：

给风格参照、给样例、给边界。

比如：

“正式但保持简洁，不要超过80字，不要出现套话和口号，参考如下的案例：……”

2. 你的任务冲突，没有告诉它优先级

例子：

“帮我写一篇简洁又详尽、专业但大众能理解的内容。”

这对 AI 来说是冲突指令，它会在多个目标之间“摇摆”。

解决方式：告诉它清晰的主次。

比如：

“以可读性为最高优先级，然后再保持专业性，如有冲突，优先满足可读性。”

这就是 AI 世界的“调参”。

3. 模型本身不能跨越“缺乏信息的空白区”

例如：

“根据我的简历帮我写一封求职信。”

但你那句话里根本没提供简历，AI 就会凭经验乱补齐。

不是它乱来，而是它选择了“概率上最常见的答案”。

解决方法：

给脚本、给样本和限定范围。

例如：

“严格以下面的信息作为基础：XXX，不要补充任何未提供的内容。”

三、让 AI 更“听话”的 3 个核心技能

从今天开始，你可以更像“AI 驯兽师”而不是“AI 用户”。

技能 1：用闭环要求（Closed-loop Constraints）约束模型

什么是闭环？

就是你对任务给出：范围、条件和检查标准

比如：

❌ “给我一个健康饮食计划。”

✔️ “请只用我提供的这些食材：鸡胸肉、燕麦、蔬菜、鸡蛋，不要加入其他任何食材。”

再比如：

❌ “帮我写一个我能用的自我介绍。”

✔️ “请先提出 5 个问题，确认完后再开始写。”

闭环可以让 AI 产生“可控输出”，避免跑题。

技能 2：让 AI 自我检查（Self-Verification）

你可以要求 AI 自己检查自己。

示例：

“输出前，请务必先用『自检模式』检查”

是否按照给你的 XX 结构、是否满足长度、是否避免夸张和未经证实的内容

确认无误后再输出最终版本。

你会发现：

自检模式是最强的质量提升手段之一。

技能 3：多轮指令分解（Step-by-step prompting）

这是比较专业的用法。

例如你想让 AI 写一个文案：不尽量要一口气让它写。

正确流程：

先让它总结核心卖点，再让它给出 5 种不同风格的标题

最后选一个你满意的，再让它扩展成文案，最后再让它进一步优化，以及加一些你自己的润色。

按这个办法，你会得到完全不同的质量提升。

这是因为：分解任务 = 分解语言模型的预测空间

结果就会更稳定、更贴合目标。

四、今日实战练习

任选一个你正在做的真实任务，例如：

你今天要发的一条消息

你正在写的一段内容

一个你要决策的小问题

一份要优化的工作流程

一次要写的沟通、拒绝、谈判

然后让 AI 按以下流程做：

1️⃣ 角色设定

“你是一位 XX岗位的专业顾问。”

2️⃣ 明确任务

“我要完成 XX，请先问我 5 个关键问题，弄清需求。”

3️⃣ 结构约束（闭环）

“最终输出必须按照以下结构：……

不得添加我未提供的信息。

内容不超过 XX字。”

4️⃣ 自检模式

“输出前，请先检查是否符合结构与限制。”

只要做一次，你立刻能感受到：

AI 从“像模像样” → 变成“工具级可控”。

这就是第四天的核心。

五、今日一句话原则（PRINCIPLE）

能控制 AI 的人，不是只会写提示的人，而是会“设置边界”的人。

边界带来可控性，可控性带来真正的生产力。

明天我们会进入更实战的内容：

如何让 AI 执行“专家级任务”——理解“思维链（Chain of Thought）”与“结构化推理”。

这会是你从“普通用户”迈向“AI 系统设计者”的关键步骤。

晚安~我们继续一起慢慢进步。

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我是Winter，一个想在AI时代，连接所爱之人，守护温度生活的普通青年。