【AI 小息】AI 幫你溫習，但你有冇 check 過佢答啱冇？

叮噹叮噹！各位同學仔，又到咗「AI 小息」時間！

三點鐘，你打開 AI，打一句「幫我解呢題」。三秒，成頁步驟彈出嚟，靚到似教科書印出嚟。你 copy 落 notebook，合埋本書，心裡面想：溫完喇。

好奇豆想問你一句：你 check 過未？

有個實驗，睇完心涼一截。

美國賓夕法尼亞大學搵咗一班高中生做數學練習。有得用 ChatGPT 嗰班，練習題做對嘅數目多 48% —— 威到爆。但到考試，同一範圍，佢哋分數低咗 17%。

研究團隊索性將論文改名做「生成式 AI 會損害學習」。唔係好奇豆誇張，係佢哋自己都覺得要大聲啲講。

點解會咁？研究員翻查學生問過乜：多數係「答案係咩」。冇人問「點解」。練習題變成搬字，腦冇郁過。

仲有一件事你一定要知：AI 自己都會答錯。

柏克萊兩位研究者（Zachary Pardos、Shreya Bhandari）拆過 ChatGPT 解數學：逐字計數，只錯 8%；但解題步驟，錯足 42%。佢哋用「同一題問 10 次、取最常見答案」呢招，基本代數錯誤率由 25% 壓到 0 —— 但去到統計學，仍然每 100 條錯 13 條。

即係話，AI 唔係唔得，係有時得、有時唔得。而溫書，啱好就係要喺「唔得」嗰下捉到佢。

今日好奇豆教你一招：叫 AI 自己講出「我唔確定」。

密語（copy 落去，最尾一句換你條題目）：

AI 可能會咁答你：

睇到分別未？第一種答法，你只會 copy。第二種，佢自己舉手話「呢度唔肯定」——你就知邊度要自己落手。

AI 幫你溫習，但你有冇 check 過佢答啱冇？

進階玩法

• 開兩個唔同嘅 AI，問同一題。答案唔同，就係信號。
• 叫 AI 先出 3 條題目考你，你答完才准佢講答案。
• 你講一次解題步驟畀 AI 聽，叫佢淨係捉你錯處。被捉到嗰下，你先至係真學識。

豆豆總結：AI 幫你溫習，幫唔到你「知」。

今個小息講住咁多先！今晚用 AI 溫書，記得加返嗰句：「唔確定就講唔確定」。我哋下個小息見！

AI好奇豆

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

日本 CEO 當場撞破「AI 求職者」，矽谷已經有人送分身去面試…而最麻煩嗰種，係你請返嚟嗰個人由頭到尾冇存在過。

歡迎來到「AI 圍爐區」！每期好奇豆都會揀一件近期最 Hit 嘅科技大事，同大家坐低飲杯茶、食個包，一齊傾吓科技巨頭背後冇講出口嘅潛台詞。

今期唔講邊隻模型又贏跑分。今期講見工 —— 因為再過一兩年，你或者你仔女，就要坐喺嗰張椅上面。

10 月，日本一間 AI 初創 KOWRO 嘅老闆原田祐二，post 咗一段面試片。畫面另一邊嗰個「求職者」，把公司名 KOWRO 讀成「COLO」；對答好流利，但眼珠一直游移，嘴形同聲音完全對唔上。原田忍唔住打斷佢：

對方死撐，話係「通訊延遲」。原田攤牌之後，佢彈咗一句：

好奇豆讀到呢句，笑咗；然後背脊涼。

用「您本人」稱呼自己 —— 即係佢唔肯承認自己係一個「人」。

一邊出貓，一邊請 AI 出貓

Fabric 睇咗 19,368 場由 AI 主持嘅面試（2025 年 7 月到 2026 年 1 月）。38.5% 求職者被系統標記為「用 AI 協助」。半年前，呢個數係 9%。技術職位更高，48%。

最妙嗰個唔係 38.5%，係 61% —— 被標記嘅人，最後仍然過關。

即係點？出貓成本，已經低過溫書成本。

冇人講嘅三件事

1. 招聘官自己都想唔出現。

Fortune 10 月 12 日報道：Eightfold AI 老闆 Ashutosh Garg 整咗個叫 TwinCafe 嘅平台。你上傳 CV、LinkedIn、作品集，佢幫你生成一個「你」。佢想像嘅將來係：招聘官連首輪都唔出現，派自己個 AI 分身，同你個 AI 分身傾。佢自己都整咗一個 digital twin。

一場面試，兩邊都唔係人。你覺得得唔得？

2. 兩邊都唔信對方，但兩邊都照用。

Greenhouse 問咗 2,950 個求職者：63% 已經被 AI 面試過（半年升 13 個百分點）。但 70% 事前冇人同佢講，21% 要開始咗先知。只有 18% 話僱主有清楚嘅 AI 規矩；57% 認為「要講明」應該寫入法例。

Greenhouse 老闆 Daniel Chait 講得幾直白：

佢哋人事總監 Sharawn Tipton 更加絕：

好奇豆補一句：呢兩句，係 AI 公司自己講嘅。

3. 最麻煩嗰種，係根本冇呢個人。

上面 KOWRO 嗰單，最少對面真係有個人坐喺度。但 FBI 同美國國務院 7 月已經發聯合警示，10 月 13 日再更新：有人用偷返嚟嘅身份加 AI 深偽技術，遙距入職。其中一單，假求職者用被盜嘅美國公民身份，做足四場視像面試。今年已經有 8 人被判監。

你請個人入嚟，坐你對面 —— 但呢個人，可能唔存在。

你嘅下一次見工，可能兩邊都唔係人！

圍爐反思：兩邊都可以唔到場，但後果一定有人要找數

• 如果你係求職者：分身可以幫你入閘，但入到閘，要企出嚟嗰個係你。練「即場思考」，唔好練「背稿」。
• 如果你係僱主／HR：唔使買新工具。加一項零成本測試就夠 —— 叫佢即時做個指定動作（望上、望下、攞起身份證讀一次）、問一條冇標準答案嘅追問。聲畫唔同步、講嘢似背稿、唔肯做即時動作，呢三樣，全部係僱主指引寫明嘅紅旗。
• 如果你係學生，或者屋企有仔女將要見工：AI 最叻背，最弱現場。要練嘅係「你點解咁諗」，唔係「你記得住幾多」。

今期圍爐講到呢度。當兩邊都可以派個 AI 出席，你身上仲剩返邊樣嘢，係唔可以外判嘅？