工作中怎么正确使用AI？从DeepSeek出错看职场人需要哪些AI能力

新闻资讯 / 2026-10-16 16:00:00 GAI认证 生成式人工智能认证 访问量

近期，多名用户反馈，在DeepSeek网页版的新对话中输入特定的等特殊字符后，模型没有按照正常的对话逻辑进行回复，而是开始生成与用户输入没有明显关系的内容。

媒体随后进行了测试。相关报道显示，在DeepSeek网页版的部分模式下，输入这类字符后，模型可能直接开始回答其他问题，内容涉及文案、公司战略分析、考试题目等不同领域。有测试还出现了涉及个人信息的内容，因此部分用户产生了“是不是看到了其他用户聊天记录”的疑虑。

这也是这次事件受到关注的原因：普通用户看到的是“我什么都没问，AI为什么开始回答另一个问题？”

DeepSeek官方发布说明。经过技术团队排查，官方将这一异常定性为特殊字符引发的模型幻觉，并明确表示不涉及安全问题或隐私泄露。DeepSeek同时表示，后续会通过针对性训练增强模型对特殊字符的识别和处理能力，并修复相关问题。

AI为什么会“说得很像真的”？

这类事件放到日常办公中，其实更容易遇到另一种情况。

比如让AI整理一份行业报告，它可能把不同来源的数据混在一起；让AI写一份竞品分析，它可能生成看起来完整、实际上没有来源的信息；让AI总结会议记录，也可能遗漏原文中的重要条件。

问题在于，AI通常不会用明显的方式告诉你“这句话可能是错的”。

所以职场人使用AI时，不能只看回答是否流畅，而要进一步检查：信息从哪里来？数据有没有依据？结论是不是超过了原始材料能够支持的范围？

工作中正确使用AI，第一步是把任务说清楚

很多人把“AI能力”理解成会写提示词。

但实际工作中，更重要的是能不能把任务拆清楚。

例如让AI“帮我写一份市场分析”，这个要求太宽泛。如果补充目标客户、分析范围、已有数据、使用场景、字数和输出格式，AI得到的信息越完整，结果通常越容易使用。

因此，职场人需要掌握的不只是提示词技巧，还包括任务拆解、需求表达和信息组织。

这也是AI真正进入工作流程后，人与工具之间的分工变化：AI负责生成和处理，人负责提出问题、给出条件和判断结果。

AI生成的数据和结论，为什么必须检查？

对于工作中的重要内容，AI输出最好不要直接复制。

可以先检查三件事：

第一，事实有没有来源。
涉及行业数据、公司信息、政策、客户资料等内容时，要回到原始来源核对。

第二，数字有没有算错。
涉及销售额、增长率、成本、预算等数据，最好重新计算，而不是因为AI给出了公式和答案就直接采用。

第三，结论有没有超出数据。
数据只能说明某个现象，并不一定能够直接证明原因。AI写出的“因此”“说明”“表明”，都需要结合实际业务重新判断。

这套检查习惯，比收藏多少个AI提示词模板更重要。

哪些工作可以交给AI，哪些内容需要谨慎？

职场中也需要判断AI的使用边界。

比如公开资料整理、文章初稿、会议内容归纳、头脑风暴等任务，可以把AI作为效率工具。

但客户资料、个人信息、内部经营数据、未公开商业文件等内容，不能因为AI能够处理，就直接上传。具体使用什么AI工具，还要遵守公司关于数据安全和信息处理的规定。

同样，AI生成的合同、财务数据、对外发布材料或重要业务结论，也应该经过相应的人工审核。

会使用AI解决问题，是一种能力；知道什么时候不能直接相信AI，同样是一种能力。

GAI认证考的是什么？

如果把职场中的AI使用过程拆开来看，大致可以分成几个步骤：

理解生成式AI → 明确任务 → 使用提示词 → 完成实际任务 → 检查和修改输出 → 注意隐私、版权和使用边界。

GAI（生成式人工智能基础认证）所涉及的内容，也覆盖生成式AI基础、提示词、实际应用、输出评价与修改，以及伦理、隐私、版权等方面。

因此，从考试内容来看，GAI认证关注的不只是“会不会使用某个AI工具”，而是学习者能否理解生成式AI的基本使用方式，并对AI生成结果进行判断和处理。

这与职场实际使用AI的过程比较接近。

职场人怎么练AI能力？

不需要一开始就把所有AI工具学一遍。

可以直接从每天的一项工作开始：让AI整理资料、修改邮件、梳理会议记录、分析一组数据，然后自己检查它的结果。

慢慢形成一套固定流程：

先明确任务 → 再让AI生成 → 回到原始资料核查 → 修改结果 → 最后再使用。

DeepSeek这次异常回复事件提醒职场人的，并不是“AI不能用”，而是AI越容易进入日常工作，使用者越需要具备判断能力。

对于刚开始接触生成式AI的职场新人来说，提示词只是第一步，能不能发现错误、修改结果，并判断哪些内容可以交给AI，才是更值得长期积累的能力。

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