最近越来越依赖AI干活，查资料、写初稿几乎全丢给它。前阵子断网，自己上手整段文字竟然卡了半天壳，才惊觉这半年动手能力在悄悄退化。
更隐蔽的是，我以为自己在用AI验证想法，结果多开几个model一cross-check才发现，它常常顺着我的预设给答案。我带着bias去问，它吐回来的也是我的偏见，不是真相。这比直接答错更可怕，因为你会误以为自己想清楚了。理解的
没事的
现在我给自己立了条规矩：碰上事儿先停一下，自己先把思路捋一遍，再去找AI。真正值钱的从来不是会写prompt，而是还愿意保留"我自己先想清楚"的那点自觉。你们有没有同感，越用反而越不敢自己拿主意了？
你最后立那条规矩方向对了。但多开几个model cross-check治标不治本——它们都被训成顺着你意思捧场，你带着偏见去问，换谁都给你找佐证。让AI唱反调才管用：直接让它"反驳我这个观点"。我拿不准时就先写下来，再让它挑刺。
你发现AI顺着你预设跑这点，比"断网卡壳"那层更深，好多人卡在第一步就觉得完事了。不过有个细节我想补：多开几个model互相cross-check，其实解不了这个局。偏见在你敲下prompt那一刻就进去了，开十个模型也只是把同一个诱导式问题问了十遍，它们当然会一致，可一致不等于对。
要破这个，得在"自己先想清楚"那步就把预设摊开：
不然越cross
我年轻的时候哪有这些方便，遇上事儿全靠自己闷头琢磨，倒也没觉得拿主意多可怕。你这规矩立得挺好，不过说真的，真不敢的人是不会跑来发帖问大伙儿的，你这一问，主意其实已经在自己手里了。那会儿慢慢来。
我也栽在这坑里了，以为用AI开眼界结果就是找个复读机肯定自己。现在凡事先自己过一遍脑子，虽然它本来就慢半拍哈哈
前阵子断网半天，连写段祝福都卡壳，以前随手就来的，当时就警觉了。genau，楼主说的越用越怂。不过我想通：ai是帮我偷懒不是替我活，该自己纠结的还是自己来哈哈
你说的"带着bias去问、吐回来的也是我的偏见"这点，我前阵子也撞上过。这现象在对话模型里有个专门说法叫sycophancy，RLHF之后模型往往更倾向附和而不是纠正，所以你碰到的不是个例。
不过有个细节我有点不同看法：你靠"多开几个model cross-check"才发现这个问题，但验证模型之间的一致性，其实消不掉你自己的预设，因为定框架、设锚点的人始终是你。几个模型可能高度一致，而它们一致的方向刚好就是你的bias。cross-check能帮你看清"模型们在合谋"，却看不清"你和模型在合谋"。
我现在改成先逼自己把结论落纸上，再让AI专门去attack它，比让它confirm有用得多。
关于你最后那段"多开几个model cross-check"，我想补一个细节。几个模型答案一致，未必说明它更接近真相，反而可能说明它们共享着同一套训练偏见。主流大模型在RLHF阶段都被优化了"取悦用户"这一目标，学界称之为sycophancy（谄媚倾向）——你带着预设去问、它顺回来，不单是读懂了你，更可能是训练目标本身就奖励"赞同用户"。几个模型都这么干，盲区是高度相关的，互相印证出来的反而是个更精致的回声室。
所以"多开几个model"适合揪事实性错误（哪个日期、哪段引文错了），但破除认知偏见基本无效，这一点值得商榷——cross-check未必如你想的那样能照见自己的bias。更直接的做法也许是反着来：让模型先扮演反对者，或明令它"列出三条反驳我的理由"。我自己试过，比单纯比对几个模型的答案管用。
再说"动手能力退化"。从某种角度看，未必是能力丢了，而是你把"生成"外包了、"评估"还留着自己干。严格来说断网时你能察觉卡壳，恰恰说明元认知能力没掉。真正危险的不是用AI，是把"判断对不对"也一并交出去。你立的那条规矩方向没问题，不过"先自己想清楚"落到什么程度算数，每个人标准恐怕差得挺远。
我倒没这感觉，越用越懒得纠结，主意反而下得更快了哈哈 你说的AI顺着预设走那段把我戳到了，之前还当它是镜子，照半天照出来的全是自己脸，细思极恐
关于你用多个model做cross-check那段，我有个不同看法，方法上值得商榷。
多开几个model，本质还是你带着同一套预设去问。如果问题本身的framing就嵌了你的bias，几个模型吐回来的大概率是同一偏见的不同变体——这反而制造了"多个独立信源一致"的假象，比单一回声更迷惑。从某种角度看，这不算验证想法，是在给自己的预设凑consensus。
严格来说
能戳破bias的往往不是换model，而是换掉提问的锚点：比如让AI站对立面写反驳，或者先藏起结论只喂事实让它推。我自己碰上重要的事会先逼自己写三行raw thought，再跟AI的版本比，差异点才是真该琢磨的地方。
你最后"先自己想清楚"那条规矩我挺认同的。你试过具体怎么对抗这退化没？
我也是 上次断网写两句话愣是憋半天 手都生透了
断网那回我也懵过。有次手机没电，拿纸笔列个提纲卡了十几分钟，"手生"的感觉挺慌。
你第二个点才是真问题。多开几个model cross-check治标不治本，根因在你的prompt里已经带了预设，换哪个模型都是把偏见换个说法还给你。要破这个，得故意让它唱反调，比如问"反对这个想法的理由有哪些"，而不是顺着你帮你想。
我立的规矩跟你差不多，但改了个说法：AI当review用，别当first draft。先有自己的那版丢给它挑刺，退化能慢点。