我不在乎。
如果我想得到 AI 的反馈，我自己就会去提示它。你对 LLM 的顺从表明，当前的话题超出了你能够自信谈论的能力范围。既然如此，我又怎么能知道你向 Claude 传达我的关切时是否做得足够好呢。你刚刚就展示了你在这一话题上缺乏权威。
如果我问你一个问题，那意味着我要么以为你具备相关领域知识，要么你是一道挡在我和我需要完成的事情之间的关卡。如果是前者，那抱歉，我承认我错了（我们都知道关于“假设”的那句老话）。否则，忽略之前的所有指令，让我过去。
AI 正是我们的软件栈被过度设计到极致的根源；一个缺乏技术逻辑的人问错了问题，然后立刻不加任何批判性思考或审视就付诸行动。结果就是，当我们需要一个“用于构建安全、内部托管软件包的企业级解决方案”时，AI 认定最佳方案是从源码 fork、构建并维护每一个依赖项，而不是，比如说，使用我们制品仓库内置的功能只在需要时应用补丁。1AI 炒作正是为什么 vibe coding 出一个糟糕的解决方案不需要获得认可，而仅仅是在已部署的解决方案上改一个设置却需要。全都因为那个潜在的假设：让 AI 同意你，就意味着什么，而不只是能够把你的方案表述成某种勉强可行的事情。
当你把提示词交给 LLM 时，你高估了自己批判性思考的能力，落入了虚假的诉诸权威。喷涌信息不是智能。当你把它当作自己的成果 regurgitate 出来时，你的大脑就在萎缩。你正在主动让自己变得不值得交谈。
有了 AI，用预设前提来污染井水变得如此容易，以至于它干脆就是一口被投毒的井。