非 100%，有时涉及到数据 AI 更新不及时或理解有误导致回答跑沟里

整体而言，信任度约九成。

对 AI 的信任不同于对计算器和应用程序的计算了，这个是基于严格的 bit 计算的，如果出错了，可以骂软件骂硬件。

然而对 AI 的信任类似于对身边朋友的信任和忠实手下办事能力的信任，他是可能出错了，你不能无条件无脑的放权和信任，不然出了事儿，反正是你自己承担后果。

OP 数学还行吗？还行的话建议了解一下贝叶斯主义。我看你没有表达出相信的程度所以我感觉你应该是不了解这个。我是很想深入了解这个但是苦于数学不行和没时间。经典概率我都忘光了，这个比经典概率还复杂。据说是非常好的决策工具。只有信和不信据说是非常影响决策的。据说在贝叶斯计算中 0% 和 100% 的相信是大忌。当然这可能只是涉及重大决策才需要这么搞，某些不重要的东西是不需要这么麻烦的。当然前提是你确实不重视相关结果，并且愿意承担不理性对待的结果。比如对于生活中的一些看似琐碎的小问题。

还有大语言模型有一种很危险的能力，就是能让没什么根据的东西看起来很有根据，特别是对于批判性思维不强的人。

我不会咨询搜索引擎能找到的结果。

但是 Xcode 的代码我全信，就是帮着 AI debug 呗。

不信
如何清洗发黄的枕套？
ai: 合适的温度 小苏打白醋

小苏打白醋不能清洗干净发黄的枕套对吗？
ai: 是的，你说得对。由于 xxx ，这个清洁方案不适用于发黄的枕套。

看什么类型，信 ai 得永生？
Google 首页的 ai 就是基于各种网页，自己的总结。别说得出错的结果，即便是同一型号的产品它也能总结出 2 种完全不同的结果。
甚至有些步骤根本就是错的，
一开始感觉 ai 总结得挺好
尝试步骤发现怎么不对
不得不再搜索

搞得最后要验证 ai 呈现 2 种不同结果差异。。。要是人家的网站写得是错的，ai 是不是也笨得将错就错。

相不相信取决于问题类型，自己核实正确答案的能力和成本，对准确性的要求或者说判断错误的损失，以及是否反常识/直觉/逻辑。

其实我通常不会考虑信和不信的问题，而是我问了问题，它回答了，我会拿来做什么。

所以我的结论可能不是类似“我会信 90%”这种，事实上我很少全信，或者经常会觉得 AI 在胡扯，但不妨碍我（为了性价比）采纳结果或者部分结果。又或者我会刻意通过提问方式让它多给一些回答，然后选择一部分我认为相对可用的。同时一些明显是编的答案，用多了自然会有直觉，或者该类问题就不应该问 AI 。

另外 AI 说话的逻辑水平是胜于大部分人的，但并不意味着人的逻辑思维就无效或者会被带沟里去。比如 AI 可能会给出一些正确的话加上一些你能看出来的幻觉，如果你的逻辑思维能力过关，能很自然地理出“哪里还可能有问题”，也会有更好的辨别力

无论是懂技术的人，或者完全不懂技术的人，都信 AI 。

懂技术的人知道背后只不过是概率分布的选择而已，绝大部分通过预训练的当前的模型准确率都不错，作为一个参考信息很有帮助。

完全不懂技术的人，说啥就是啥了，觉得又好玩又有意思，说得还挺对。

至于懂一点技术又不是很懂的，那就麻烦了，可能比较犹豫吧。