最难拦截的 LLM 错误:技术上成立、逻辑自洽却仍是错的
Innowise_ · reddit · 2026-09-30
AI 编码中最令人担忧的不是明显错误——编造 API、返回乱码、代码跑不通，这些很快就能发现。真正难缠的是那些看起来完全合理的输出：
- 架构设计合理，却忽略了一条业务约束
- SQL 查询能跑通，但在真实数据量下崩溃
- 重试逻辑看似合理，但操作并不幂等
- 权限控制在正常路径下没问题，却漏掉了边界情况
这类问题没有任何「明显坏了」的迹象，需要足够的上下文才能意识到某个假设是错的。作者认为这比幻觉难得多：代码能否运行、类型检查、静态分析、evals 都能测，但如何捕捉技术上有效、逻辑自洽、却对目标系统仍然错误的 AI 输出，目前没有好答案。
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