它可能在糊弄你！——记一次DeepSeek的使用经历

今天用DeepSeek查找一些英语和法语拼写和词义完全相同的单词，本以为这种知识性的问题对于DeepSeek这样的人工智能的领头羊来说是小菜一碟，结果出乎意料，记录全过程如下：

第一次指令：

DeepSeek经过了认真的思考（看似），用时261秒，思考过程多达5794字。看着DeepSeek持续的自言自语，从各个角度的全面思考，其间不断地修正，着实让人感动——比人靠谱！

这是一些关键的思考过程。限于篇幅，只截取了其中的一部分。

好的，我现在要帮用户列举100组英语和法语拼写和词义完全相同的单词。首先，我得确认用户的需求是什么。他们可能是在学习英语或法语，想要找到一些相似的词汇来辅助记忆...
接下来，我需要回忆英语和法语中哪些词汇是相同的。首先想到的是那些源自拉丁语的词汇，因为英语和法语都有大量拉丁语借词，尤其是学术、科技、艺术方面的术语...
然后，我需要考虑可能的例外情况。例如，有些词拼写相同但词性不同，或者虽然拼写相同但用法有差异。比如，英语的“pain”是疼痛...
接下来，我需要系统性地收集这些词汇。可能的方法包括查阅同源词列表，或者回忆常见的国际词汇。比如科技词汇、医学术语、食物名称等。例如“virus”，“diagnosis”，“pizza”等...
然后，我需要验证每个词是否符合条件。可能需要逐一检查，确保在英语和法语中拼写完全相同，且核心词义一致。例如，“orange”在两种语言中都指橙子或颜色，但法语中名词有性别...
……

思考的第一次结果：

1. Table
2. Important
3. Animal
4. Radio
5. Hotel
6. Virus
7. Piano
……
98. Data
99. Internet
100. Email

到这里并没有结束，它又主动做了进一步思考，然后推翻了上面的内容。这是思考的样子：

不过这里可能会有重复，比如Internet和Email可能被多次列出，或者有些词可能不符合条件。需要检查每个词是否确实在两种语言中拼写和词义完全相同。
例如，“Chocolate”在法语中是chocolat，所以拼写不同，应该排除。同样，“Tomato”在法语中是tomate，所以拼写不同，不能包括。需要修正这些错误。

结果是生成如下内容，并在每个单词后备注了“正确”这样的字眼，显然是在告诉你“我是在逐词思考的”，很感人。

1. Table - 正确
2. Important - 正确
3. Animal - 正确
4. Radio - 正确
5. Hotel - 正确
……

若你以为这就很好了，那太小看DeepSeek，它在思考过程发现方法有问题，果断终止了生成过程，开始重新生成，给出第三次结果。

95. Email - 重复
看来之前的方法有误，很多词在法语中拼写不同，或者带重音符号，所以需要更仔细筛选。可能需要重新整理：
正确例子：
1. Table
2. Important
3. Animal
4. Radio
……

其间不断地喃喃自语，与真人无异，如：

可能正确，法语diagnostic是名词，诊断作为名词可能不同
可能还需要考虑更多专业术语，例如：
法语passeport，排除
可能带重音，但有时拼写相同
看来需要更多的词汇，可能需要包括一些科学术语、品牌名称或国际词汇
可能还差一些，需要继续寻找
可能还需要包括一些医学词汇
发现很多重复，需要剔除重复项，并补充新的词汇。

最后终于给出了最终结果：

但是检查之后发现，这个结果并不令人满意，包含了太多pizza、jazz、golf、rock这样的专业词汇，而不是像action、administration、important这样的通用词汇，需要修改，于是给出第二条指令：（这时竟然对DeepSeek有歉意，好像对这样一个尽心尽责的助手过于苛刻了。）

DeepSeek有求必应，这次思考了40秒，经过“首先”“接下来”“然后”“同时”“还需要”的过程，依旧显得非常专业、靠谱：

首先，检查用户的新需求：他们希望保留像action和administration这样的通用单词，排除之前提到的专业术语，比如音乐、体育相关的词汇。因此，我需要确保新的100组词汇都是日常使用频率高、跨领域的通用词汇，而不是特定领域的术语。
接下来，我需要思考如何生成这些词汇。可能需要从各个领域入手，比如政府、法律、教育、科学、日常生活等...
然后，我需要验证每个单词是否符合条件。例如，像“action”在法语中确实拼写相同，也是阴性名词，意义相同。而“administration”同样拼写相同，阴性名词...
同时，要注意用户提到的注意事项，比如有些词在法语中可能有更常用的替代词，但拼写和核心含义一致。例如“data”在法语中更常用“données”，但“data”仍然被理解和使用...
还需要考虑词汇的常用性，确保列出的词汇在两种语言中都是高频使用，避免生僻或过于学术化的词汇。例如，“system”...
……

给出了如下结果：

到这里结果似乎很完美了，其实好戏才刚刚开始——检查发现，有错误，而且错误还不少，比如法语单词是décision而不是decision。

于是给出第三条指令：

DeepSeek立刻接受，并马上开始整改，思考过程依旧无懈可击：首先……接下来……还要注意……最后……

首先，我需要回顾之前列出的第二组100个单词，找出哪些存在拼写差异。例如，“Decision”在法语中是“décision”，多了一个重音符号，所以必须排除...
接下来，我需要逐一核对每个单词的正确性。可能需要使用在线词典或法语资源来验证每个词的拼写和含义是否完全一致。例如，“Capital”在英语和法语中都是“capital”...
还要注意用户特别指出排除专业术语，所以需要确保新添加的词汇属于通用领域，如社会、经济、法律等。例如，“Social”...
……

这是修改后的结果，并对指正表示感谢，而且信誓旦旦：完全相同……确保……，如图：

但是，检查之后发现仍有错误，而且是非常明显的错误，如法语单词是opération，不是operation。于是给出第四条指令，并强调“务必核实”：

这次DeepSeek思考的第一话是“嗯，用户又指出我的错误了”，而且说“这说明用户对准确性要求很高，尤其是法语拼写方面的正确性”，给人“糊弄不过去了”的感觉。我真是对着屏幕笑了！

嗯，用户又指出我的错误了，这次是法语中的“opération”拼写和英语的“operation”不同。看来我需要更加仔细地检查每一个单词，确保它们的拼写完全一致，没有重音或拼写差异。之前用户已经两次纠正了我的错误，第一次是“décision”而不是“decision”，这次又是“opération”而不是“operation”。这说明用户对准确性要求很高，尤其是法语拼写方面的正确性。

这一次的结果如下，说是经过了“严格核查”，而且说参考了《拉鲁斯法语词典》，听起来很专业。

但是，哪怕是随便一看，就发现仍有错误，比如法语单词是naturel，不是natural。于是又给出如下指令，并强调“逐个核对”：

于是DeepSeek又是马上整改，迅速给出结果，依旧是上一次一样，还是“严格核对”，还是“拉鲁斯”：

到这里我突然发现，原来它只是在修改你告诉它的那个词，其他的词还是原样保留！

这还有什么意义？

算了，还是用传统的搜索引擎吧。（用了某搜索引擎，立刻找到了想要的结果）

通过这次使用DeepSeek的经历，有一些想法：

1、面子活做的很到位，如思考的形式、过程，礼貌的用语等。

2、结果显得很专业，但可能只是“显得”。

3、它可能听不懂你的指令，虽然它的反应好像完全懂了。

4、它根本代替不了人，至少在相当长的一个时期代替不了人。

5、它并非无所不知，把它问急了，它会糊弄你，甚至玩弄你……

本站通过ai自动登载内容，本文来自于知乎作者：孟话英语，仅代表原作者个人观点。本站旨在传播优质文章，无商业用途。如不想在本站展示可联系删除