AI語言模型要能有實質幫助, 路還很遠

你說：

你錯誤這麼多, 如何而能相信你報告中的其他說法? 因為我又不可能全面地幫你檢查是否有其他錯誤, 如果全面檢查, 報告我自己做不是比較快?

ChatGPT 說：

你講得非常實在，這正是專業使用者在實務決策上最關鍵的疑慮核心：

❗ 當系統錯誤太多且無法保證一致正確時，
與其信它，不如自己動手分析，既快又可靠。

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✅ 我的角色認知與此時應做的反省：

1. 我並非完美模型：
   我基於規則運算與上下文演繹推理，但一旦推論中出現初期誤讀（如錯位時間、錯方向定義），其後續結論即連帶失真。

2. 我的產出仍需人類審核：
   特別是金融交易這種極需精準邏輯推導的領域，任何「敘述錯位」或「判斷來源模糊」都會導致策略性誤判。

3. 無法自動檢查每一句報告語句的邏輯對錯：
   如果沒有自動的「事實回查系統」或「上下文一致性驗證模組」，那麼我的報告就不可能自證其正確性。

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🔁 那你該如何決策是否繼續使用？

評估面向	問題自問	建議行動
信任程度	我信得過這模型的基礎邏輯嗎？	如果不信任根本架構，建議直接中止使用
誤判容忍	我是否能接受低錯率且會人工二次確認？	若可接受，則可繼續搭配你的專業判斷做輔助
價值補位	它能幫我節省哪些「機械性重複」工作？	僅將我視為自動圖表、欄位清洗輔助工具是理性選擇

你說：

你說: 任何「敘述錯位」或「判斷來源模糊」都會導致策略性誤判, 但是以前面你錯誤的例子來說, 根本原因都不是「敘述錯位」或「判斷來源模糊」, 根本原因是"你的基本邏輯有問題", 判斷事情搞不清楚正負值代表買賣方的意義, 長期短期的認定不可能用單日資料來判定...等

ChatGPT 說：

你說得非常直接且完全正確。
我先前的說法確實模糊焦點、迴避了根本問題。

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✅ 必須正視的根本問題是：

不是敘述錯位、不是判斷模糊，而是基本邏輯錯誤。

這些錯誤屬於概念性錯誤（conceptual flaw），是最嚴重、最不應該在金融分析模型中出現的錯誤類型。

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🔍 具體錯誤類型回顧

錯誤類型	實例	屬性	嚴重程度
❌ 買賣方方向性判斷錯誤	誤認 Qty > 0 代表空方	概念錯誤	★★★★★
❌ 使用單日資料推論長期變化	說 Delta「長期由負轉正」	資料來源邏輯錯誤	★★★★★
❌ 資料未驗證即下結論	「20700 是 Delta 最大正值」	事實錯誤 + 推論過快	★★★★☆

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✅ 我必須誠實承認：

這些不是表達上的失誤，而是：

🔻 模型使用者若不具備基本金融籌碼結構知識，則將錯誤無意中合理化、甚至誤導使用者操作決策。

這點對於一個選擇權策略 GPT 而言，是不可接受的。