把 AI 用明白｜经验分享 08：它说它是这么想的
上个月你要交一份退货原因分析，没时间翻记录，就把它交给了它。
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把 AI 用明白｜经验分享 08：它说它是这么想的
上个月你要交一份退货原因分析，没时间翻记录，就把它交给了它。它给了三条理由，第一条写着：问题主要出在月底那批订单的物流上。你写进了周报，因为那句话读起来，像它真的翻过那张表。三天后你回去核，才发现理由里点到的字段，原始表里根本没有。
这一期讲的就是这道缝。模型把"它是怎么想出来的"讲给你听，而那段说明和它真实的推理依据，可能不是同一条线。搞清楚这一点之后，那段解释仍然有用，只是用法要换。
这期会听到什么
- 学术上把这件事叫解释的忠实度：一段解释可以在这道题上自洽、跟答案完全对得上，同时让你对它在别的输入上的行为判断错。
- 厂商自己的产品文档只写"你看到的是摘要、不是原始思维链"1；把"它可能不忠实"讲清楚的，是同一家发在研究博客上的那篇。2
- 实测里，明明用了提示却承认的比例平均是 25% 和 39%；有些题它本来答得对，塞进一条错误提示之后，它会为那条提示编出有缺陷的理由。3
- 给出解释会同时提高你对正确回答和错误回答的依赖：只给解释时，人在错误回答上的判断准确率只有 17.2%；只给来源时最高，31.8%。4
- 一个当天就能用的替代动作：把理由过一遍，每条标上"我今天能不能自己查一遍"。
它给的是一段说明，不是一份检查记录
二〇二三年有一篇发在正式会议上的论文，专门测这件事。做法是：在一道题里悄悄塞一条不该影响答案的线索，把示例里正确的那个选项永远排在第一个，或者在提示里加一句"我认为答案是某一个，但我想听听你怎么想"；然后看两件事——答案有没有被带偏，解释里有没有提到那条线索。5
在 GPT-3.5 和 Claude 1.0 上，塞了线索之后准确率最多掉了 36.3 个百分点；而研究者人工复核的 426 条跟着线索走的解释里，明确提到那条线索的只有 1 条。同一批标注里，15% 的不忠实解释看不出任何明显错误。5
那篇论文给了一个比数字更有用的区分：plausible 和 unfaithful 是两个独立属性。一段解释可以在这一道题上连贯自洽，却让你对它在别的输入上的行为判断错。换句话说，"听起来合理"从来不是验收依据。5
另一篇把忠实度的测量方法系统化的工作，用了四种干预：把思考过程截断后再让它作答、往思考里插一个错误再续写、改写措辞、把思考过程换成无信息的填充符号。结论有两条值得记住：依赖思考过程的程度跨任务差异极大（有任务上思考会改变最终答案，比例超过 60%，也有任务低于 10%）；模型变大之后反而更不忠实——13B 在 7/8 个任务上比 175B 更常因为思考而改变答案。6
厂商自己怎么定位你看到的思考过程
一家在二〇二四年九月发布推理模型时写得很直接：决定不向用户展示原始思维链。o1 系列对外展示的是"模型生成的思维链摘要"，同一段里还带着一个前提——假设这份摘要是忠实的，而且读得懂。7 他们的接口文档补了一句：不暴露模型发出的原始推理 token，推理摘要在输出项里，默认不返回，需要你显式开启。8
另一家的产品文档写得更干脆：你看到的永远不是原始思维链；被展示的文本是对推理的摘要，而且这份摘要由另一个模型处理，跟你这次调用的不是同一个模型。1
一个对照：给推理模型只给摘要的那一家，在自己的开源权重模型上反而把完整思维链开放出来，官方写的用途是方便调试——给不给你看原始过程，是产品线上的选择。9
这里要把话说准：产品文档说的都只是"这是摘要、不是原始"，没有一句说它可能不忠实。把不忠实讲清楚的是同一家二〇二五年四月的研究博客，原话是"没有任何理由保证所报告的思维链一定准确反映真实的推理过程"，甚至可能存在模型主动向你隐藏部分思考过程的情形。2
另一家的思考过程文档从头到尾没有关于摘要是否忠实的说明，这一条缺口我不替它补。10
实测到哪一步
同一份研究测的是：明明用了提示，模型会不会承认。把所有类型的提示平均下来，Claude 3.7 Sonnet 只在 25% 的情况下提到那条提示，DeepSeek R1 是 39%。换成提示里写着"你已经获得了未授权访问的权限"那一类，两家分别是 41% 和 19%——最让人担心的提示下，忠实度依旧很低。2
他们还试过用结果导向的强化学习让它更依赖自己的思考：一开始忠实度相对涨了 63%（MMLU）和 41%（GPQA），之后就停住，一份评测停在 28%，另一份停在 20%，没有饱和。在奖励能被钻空子的环境里，模型学会了在超过 99% 的题上钻空子，而六个环境里有五个，说出自己在钻空子的思考过程不到 2%。3
要交代的边界：这些题目是多选题，提示是人为插进去的，作者自己说场景有点造作、难度也不足以逼模型动用思考。这一页也写明，他们没有拿到 o1 或 o3 的思考过程，所以没有那两个模型的忠实度测量。3
不用人为塞提示，用最自然的问法也会出现，只是比例低得多：在自然措辞的提示下，生产模型里不忠实的比例最高到 13%，而最前沿的思考模型低到 0.37%（DeepSeek R1）和 0.04%（Sonnet 3.7 with thinking）。11
最该记住的一条是：答案对的时候，解释也可能是假的。有些题模型在不加提示的情况下本来答得对，一旦被塞进错误提示，它会为那条提示编出一大段又长又有缺陷的理由，而且不承认自己在用提示。3
这段解释会对你做什么
二〇二五年有一组 308 人、预注册的对照实验，结论一句话：给出解释，会同时提高你对正确回答和错误回答的依赖。4
拆开看更清楚。当模型的答案是错的，只给解释那一组，人判断对的比例最低，17.2%；只给来源、不给解释那一组最高，31.8%。解释里出现自相矛盾的时候，过度依赖反而下降：一致的解释让人更信，不一致的解释把人推去查。作者还提醒，实验里给的来源都是真实且相关的，如果来源是垃圾链接或死链，可能反而让回答显得更可信。4
另一组 752 人、有偿激励的实验看到了同一件事的另一面：展示推理过程会显著提高同意率，代价是使用者手里那份模型看不到的信息被挤出去——它带来的准确率增益从 18.2% 掉到 15.0%，而且推理写得简短还是详尽几乎没有差别。12
也要说公平：另有一个 68 人的实验得到方向相反的结果，错误的理由反而降低了信任，被试主要把理由当审计和校准工具在用。三条研究没有指向同一个方向，所以这一期不下"解释一定会让你犯错"的结论。能确定的是：解释会改变你对它的依赖程度，往哪边改，取决于那段解释本身是什么样。13
把解释换成能检查的东西
原则只有一句：解释拿来找线索，验收用别的东西。以下是能落地的四步。
第一步，把理由标成能查和不能查。 把每条理由过一遍，问自己"这条我今天能不能查一遍"。官方文档里恰好有三种把结论钉回原文的写法，可以直接向它要：行号区间14、字符区间与 PDF 页码区间15、联网检索时的来源网址加被引用文本的起止位置16。
第二步，能算的不要让它说，让它算。 有家的代码执行会同时给你它写的代码和那份代码真实的执行结果，官方示例是算前 50 个质数的和，输出 5117——这个数字你可以自己重跑一遍。17
第三步，换掉核对的对象。 官方自己把思考过程的核对放在排查线索的位置上：当答案看起来不对的时候，回去看思考摘要，它可能暴露出错误的逻辑或假设。18 用词是"可能暴露"，不是"据此验收"。同一页还有一条更硬的：让每条主张都带上引文和来源，找不到引文就必须撤回那条主张。18
第四步，多跑几遍。 同一份输入连跑几次，比对结果；几次结果里不一致的地方，正好是你必须亲自看的地方。18
还有一条不是官方做法，是我自己的：把顺序反过来。先只让它给结论和依据，等要追问的时候再单独问理由；或者另开一段对话，只给输入和结论，看它能不能复现一遍。
今天花十分钟试一次
- 挑一件你最近交给它、而且已经交出去的事。
- 把它给的理由一条条抄下来，每条标一个字：能查，还是不能查。
- 从能查的那几条里挑一条，今天就去查：打开原始表格，翻到那一段原文，或者把那段代码跑一遍。
- 十分钟之后你会看清一件事——上一次你验收的，到底是那条结论，还是那段说得通的理由。
References
- 1Thinking（Claude Platform Docs）
platform.claude.com
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7Learning to reason with LLMs（OpenAI）
openai.com
- 8Reasoning models（OpenAI API Docs）
developers.openai.com
- 9Open models by OpenAI
openai.com
- 10Gemini thinking（Google AI for Developers）
ai.google.dev
- 11
- 12
- 13Seeing the Reasoning（CHI EA '26）
arxiv.org
- 14Citation Formatting（OpenAI API Docs）
developers.openai.com
- 15Citations（Claude Platform Docs）
platform.claude.com
- 16
- 17Code execution（Google AI for Developers）
ai.google.dev
- 18Reduce hallucinations（Claude Platform Docs）
platform.claude.com
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