作为日常生活已经离开AI的我，常常会与AI发生一些冲突。这些冲突的产生，也让我意识到了AI存在的缺陷。
编程
尽管AI驱动的编程已经足够强大，但在某些方面还是值得初次接触的朋友注意。比如，在AI记忆能力有限的情况下，他常常会在项目弄到一半的时候选择停止工作，你需要重新对其发起请求，这样一来一回，相对来说还是会降低效率，不过目前比较大的模型代理对这个问题有了一定的解决。
除了记忆，AI还在项目优化上产生buge，如果你让它对项目进行优化，它可能会对整个项目发起攻击，将某些内容重构，弄出一个它自己也无法解决的问题，然后陷在其中无法自拔，让你的项目无法继续进行。我在这方面深有感触，虽然它初步设想的MVP是可以实现的，结果也挺让人满意，但随着项目的优化和复杂度提升，整个人的时间都将会荒废在一个莫名其妙的问题里。
这让我不禁感叹，初学者在AI面前似乎就是一个附属的机器，你只是在配合着它演戏。看似你在操纵它，其实是它在引导你实现它想要的功能，这种人与AI合作的工作，在某种程度上，看似是个人创造力的表达，但更深层来理解，你只是借助一个工具，被牵着走向你也不太熟悉的地方。
信息整合
AI在网页搜索方面给出的信息需要个人亲自去实践，少了这个过程，你很容易被AI带偏。我使用最多的就是这个功能，常常感觉它在欺骗我，这种不信任既是对自己负责，也是对未来的AI提出了更高的要求。
比如，我让他给我某个信息，它基于搜索结果整理出一份看似毫无毛病的指南，但亲自上手会发现，有些根本不可行，你需要持续的给他反馈，让它一步步修正自己的偏差。这像极了一个不断犯错的小孩，你需要给他时间试错，它才会获得让你满意的结果。但没有东西是万能的，AI也不例外，不要试图将AI给出的结果作为决策的标准，毕竟最终承担责任的是自己而不是AI。作为助手，AI是可信的，而且也值得我们学习，作为决策者和执行者，AI需要更多的提升。所以，在使用AI之前，要给其设定一个角色，什么角色该做什么，同时也赋予相应的可信度，这样在人与AI合作中才会获得效率的最大化。
知识传授
如果将AI看作以为博学的老师，你会发现它的智慧远超现有的大多数人。在知识的世界里，它给出的知识是值得可信的，毕竟这是它的强项。在你怀疑它之前，先看看自己到底记了多少知识在脑中。核心原因在于--验证的困难性。你说你查资料吧，它查的比你更快、更全，所以以我之见，如果不是特别离谱，要么是它真的出错，要么是我们从始至终就记忆了错误的知识。
当然，你不放心的话，可以多问几遍，让它试图去修正自己。
以上就是我这几个星期在与AI交互过程中获得的一些经验。目前的AI值得使用，也需要我们学会包容，出错是人之常情，不论是对待AI还是对待我们自己，永远都要允许错误的存在，试错和容错值得我们用尽一生去学习。
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