高性价比人生指南765 条循证建议

全部 765 条/第 6 节 · 反面清单

寿命A 级证据性价比 一般不花钱有争议

不要指望靠 AI 聊天机器人自己判断病情和法律问题，看病、打官司、花大钱之前，把它说的依据找到原文核一遍

第 6 节 · 反面清单 · 第 31 条 · A 级证据 · 性价比一般

把完整病例交给 AI，九成以上它能认出是什么病。但普通人拿它问症状，认出病的反而比自己上网查的人少，该不该去急诊也没判得更准。问法律问题，通用 AI 至少 58% 的回答有编的内容，还会顺着你问题里的错误说法往下讲。

谁该做，谁先别做

遇到症状、纠纷、要花大钱的决定先问 AI 的人。突然嘴歪、一侧没劲、胸口压着疼，别问 AI，直接打 120。

花掉什么

不花钱。每次核对要多花几分钟到半小时。让 AI 写出它依据的法条、指南或论文，你自己打开原文，找到那句话。要改的习惯是，别因为它说得肯定就照做。

换回什么

先看看病。2026 年 Nature Medicine 发表了一项随机分组的试验，1298 名英国普通人参加，方案事先登记过。每人拿到两个编好的病例，要判断是什么病、该去急诊还是在家观察。一部分人用 AI 聊天机器人帮忙，用的是 GPT-4o、Llama 3、Command R+。对照组用自己平时的办法，多数是上网搜，或者看英国国家医疗服务体系（NHS）的官网。把完整病例直接交给 AI，它 94.9% 的情况能认出相关的病，56.3% 能判对该去哪看。普通人用同样的 AI，认出相关疾病的不到 34.5%，判对去哪看的不到 44.2%。对照组认出相关疾病的几率是用 AI 的人的 1.76 倍（95% CI 1.45–2.13，可信范围）。认出危险信号类重病的几率是 1.57 倍（1.28–1.92）。判断该去哪看，两边差不多。作者翻了对话记录，问题出在两处：用户没把症状说全，AI 提到了对的病，用户却没采纳。再看法律。一个美国研究团队 2024 年用 ChatGPT 4 等公开模型，问美国联邦法院的判例。ChatGPT 4 有 58% 的回答有编造，Llama 2 高到 88%。编造指和法律事实对不上的内容，论文把它叫「幻觉」。模型分不清自己哪句是编的。用户问题里带着错误的法律前提时，它常常照单全收。同一团队 2025 年又测了律师用的专业法律 AI 工具。这些工具号称不会编，实际 17% 到 33% 的回答有编造。它看起来划算，是因为 AI 随叫随到、不收钱，说话又像医生律师一样肯定

怎么做 · 三步

  1. 问的时候别写自己的结论，问「这种情况法律怎么规定」
  2. 让它写出法条名称和条号、指南或论文题目，一条条记下来
  3. 自己去官方网站打开原文找那句话，找不到就当它没说过

关键数字

94.9%
把完整病例交给 AI 时认出相关疾病的比例
34.5%
普通人用同一个 AI 时认出相关疾病的比例
58%
其中一个模型回答美国判例时编造内容的比例

常见坑

它没把握时也会说得很肯定；AI 单独考得好，预测不了普通人用它的效果，这处争议也还没结。

作者备注

争议。2023 年一项研究从美国论坛抽了 195 个患者提问，让医疗人员不看来源打分。78.6% 的评分认为 ChatGPT 答得比医生好。但它比的是回答写得好不好，没看提问的人最后判断对没有。2026 年那项试验用的是 2024 年的模型，新模型可能更强。不过同一项试验也发现，AI 单独考试的成绩预测不了普通人用它的效果。AI 为什么会编，OpenAI 的研究人员 2025 年在一篇未经同行评审的论文里解释过。训练和打分的方式奖励「猜一个答案」，答「不知道」拿不到分，所以它没把握时也说得很肯定。核对的办法是让它写出法条名称和条号、指南或论文题目，你去官方网站打开原文找那句话，找不到就当它没说过。提问时别把自己的结论写进去，问「这种情况法律怎么规定」，别问「这种情况我是不是赢定了」。突然嘴歪、一侧没劲、胸口压着疼这类信号，别先问 AI，直接打 120。见第 13 节第 3 条（嘴歪、一侧胳膊没劲）和第 13 节第 7 条（胸口压着疼）。打官司没钱请律师的，见第 7 节第 3 条（申请法律援助）。收益定小，因为只有「认没认出病」这类中间指标，没有少死人的数字。受益人是你自己和家里人。

这条有争议。作者在备注里标了出来——可能是证据本身有分歧，也可能只对特定人群成立。翻到原始出处自己判断。

出处

Bean AM, Payne RE, Parsons G, et al. (2026). Reliability of LLMs as medical assistants for the general public: a randomized preregistered study. Nature Medicine, 32(2), 609–615. https://doi.org/10.1038/s41591-025-04074-y；Dahl M, Magesh V, Suzgun M, Ho DE (2024). Large Legal Fictions: Profiling Legal Hallucinations in Large Language Models. Journal of Legal Analysis, 16(1), 64–93. https://doi.org/10.1093/jla/laae003；Magesh V, Surani F, Dahl M, Suzgun M, Manning CD, Ho DE (2025). Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools. Journal of Empirical Legal Studies, 22(2), 216–242. https://doi.org/10.1111/jels.12413；Kalai AT, Nachum O, Vempala SS, Zhang E (2025). Why Language Models Hallucinate. arXiv:2509.04664（预印本，备注里那项）. https://arxiv.org/abs/2509.04664；反方：Ayers JW, Poliak A, Dredze M, et al. (2023). Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum. JAMA Internal Medicine, 183(6), 589. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2023.1838
政策、补贴、截止日期会变。真正办事、看病、打官司，请以当地部门、医生和律师的意见为准。
在交互版打开（含决策器与自查）在 GitHub 看原文

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