人會暈車，AI也會暈車

 

上過 AI 課，或是長期有在使用 AI 的朋友，應該都聽過「AI 幻覺」。但其實 AI 幻覺也不是只有一種。

AI hallucination／幻覺：AI 自己編錯資訊，但講得很像真的。

reasoning drift／推理漂移：本來在查 A，越查越偏到 B，方向慢慢歪掉。 

error cascade／錯誤連鎖：前面一個判斷錯，後面所有修改都建立在錯誤基礎上，越改越亂。 

rabbit hole／鑽牛角尖：一直困在某一條錯誤假設裡，越查越深。

而我每次只要跟 AI 一起寫程式碼，寫到後來，它們就很容易自己大暈車。🤣 所以後來，我只能把目前有在使用的 GPT 和 GEMINI 兩邊一起拿來比對。

我平常最多使用的是 GOOGLE 的服務，但去年在寫 Apps Script 的時候，GEMINI 還沒有現在這麼厲害，所以當時我是給 GPT 寫的。結果 GPT 也是大暈車。🤣

所以這次再寫 Apps Script，我就想說，乾脆直接給 GEMINI 做。畢竟 Apps Script、Google Calendar、Google Sheet、Gemini API，全部都是 GOOGLE 自己家的東西。

想說他們是親兄弟，應該比較不會亂吧？🤣 誰知道，親兄弟還是會內鬨。🤣

這次 GEMINI 在除錯的時候，就是非常典型的「AI 暈車」。它一開始抓錯方向，之後就沿著那個錯誤假設一路越走越遠。

它過度聚焦在某個複雜的技術深淵，例如一直執著於 Google 伺服器的 302 轉址和 Webhook 機制，反而對眼前最基本的問題，也就是「網址字串被 Markdown 汙染」，完全視而不見。🤣 就這樣直接陷入鬼打牆。

所以最後我只好把 GEMINI 寫出來的整份程式碼，再丟給 GPT 檢查。結果這一檢查，GPT 一次搞定。🤣

但我其實不覺得這代表 GPT 比 GEMINI 厲害。因為如果今天一開始是給 GPT 寫，寫到它自己暈車，最後再丟給 GEMINI 檢查，我相信很可能也會出現同樣的結果。

問題根本不是誰比較強，而是當一個 AI 已經鑽進某個錯誤方向之後，它很容易繼續沿著自己前面的推理一路走下去。這時候換另一個 AI 來看，就很像換了一個完全沒有參與前面過程的工程師，反而比較容易一眼看到那個最基本的錯誤。

所以現在我跟 AI 一起做東西，大概就是這種工作模式：一個 AI 負責寫，另一個 AI 負責檢查，而我負責在它們開始鬼打牆或暈車的時候喊停。🤣

講良心話，GPT 跟 GEMINI 的服務其實不算貴。當然，我也沒有買到最高級的方案，但以我現在的使用方式來說，已經很夠用了。

寫文章、查資料、改程式、抓 bug、做圖片、整理生活雜事，甚至像這次拿兩個 AI 互相交叉檢查，都已經可以做到很多事情。所以我不是嫌它們貴，只是既然目前這兩個就已經很符合我的需求，那我也沒有必要再多養第三個 AI。🤣

目前看起來，兩個 AI 互相抓 bug，真的比我只死守著一個 AI 有效多了。

另外，我覺得還有一件事情也很重要，就是跟 AI 合作久了之後，不能只顧著一直用，也要定期更新它對自己的理解。

像剛剛我就重新整理了一次自己的資料、工作狀態、興趣、寫作習慣、使用 AI 的方式，還有希望 AI 怎麼跟我合作，再重新放進記憶和自訂指令裡。

因為人的狀態會變，工作會變，興趣會變，連使用 AI 的方式也會一直變。如果一直放著幾個月，甚至一年以前的資料不管，AI 很可能就會拿著「舊版本的你」來回答現在的問題。🤣

所以我現在覺得，除了定期更新手機、更新 App，可能還要多一項：定期更新 AI 裡面的自己。🤣

像名字、生日、長期興趣、寫作禁忌這種比較穩定的資料，可以長期保留。但工作狀態、正在做的專案、目前的生活重心、AI 使用方式，這些會變的資料，就應該隔一段時間重新整理一次。

甚至可以每兩三個月來一次「AI 個人資料健檢」，請 AI 幫忙看看哪些資料已經過時、重複、互相矛盾，或已經不符合現在的狀況。

不然 AI 沒暈車，最後可能是被過期的資料帶去繞遠路。🤣

所以目前跟 AI 相處下來的心得大概是：一個 AI 負責寫，另一個 AI 負責檢查，我負責在它們暈車的時候喊停，然後還要記得偶爾幫它們更新一下「現在的我」。🤣

人暈車要換司機，AI 暈車就換另一個 AI 看。至於 AI 手上的地圖，也要記得定期更新。