ИИ и бытовуха: кейсы, когда модели лажают

В прошлом посте я привел примеры того, где ИИ мне реально помогает. Сегодня делюсь теми кейсами, где мне меня спас фактчекинг и внимательность. Делаю специально в формате кейсов, чтобы показать цену ошибки наглядно, итак, поехали!

Делегирование покупок
Касается Operator, Perplexity Comet, Manus и других агентов. Основная их проблема - они все ленятся: стараются листать меньше страниц, хватаются за первый попавшийся вариант, если не нашли - пытаются выбрать похожее, но не по своей сущности, а по названию. Подробный опыт с покупкой авиабилетов и вещей на Avito в Comet я описывал ранее. Цена ошибки - не тот товар в корзине.

Сравнения в деталях
Мне нужно было подобрать мультитул для велосипеда и пару доп инструментов к нему под мои цели катания. Я выбрал такой, а задачей ИИ было найти мне недостающие инструменты, которые бы были максимально легкими и дополняли функции мультитула.

Результат: ИИ сформировал для меня 3 варианта комплектов. Во всех трех случаях он дал мне неплохие варианты, но не самые легкие. А в том, варианте, который на первый взгляд подходил больше всего, он предлагал мне купить доп инструмент, который уже был в моем мультитуле. Если бы не моя внимательность - отдал бы $20 за то, что мне не нужно.

Внимание к деталям
Нужно было сделать онлайн-регистрацию на рейс в США. При заполнении требуют номера визы. На визе в США номеров довольно много, а ситуация усугубилась тем, что мне выдали визу нового образца (с мостом, выдают с 2023). Пошел в LLM, пробовал DeepResearch Perplexity и GPT 5. Обе сказали мне о том, что номер визы - справа внизу красным шрифтом, но проблема была в том, что шрифт переливается и красный он на визах старого образца. Пришлось идти в гугл, ибо введи я все неправильно - никуда бы не полетел, а не введи - сидел бы 11 часов у туалета.

Советы, когда вы разбираетесь в тематике
ИИ очень хорош, когда вы только вливаетесь в какую-то тему, но не когда вы на ней собаку съели. Мне нужно было сравнить несколько велосипедов между собой, решил использовать Deep Research для этого. Указал нужные модели и попросил обоснования по нужным мне параметрам. Все ИИ, что я использовал, напутали параметры велосипедов, где-то даже между собой. А вместо сравнения велосипедов - я получил выжимки из маркетинговых материалов о них. Там, где я ожидал разбор компонентов и их производительность в разных условиях, я получил кучу воды с сайтов производителей, а нужные мне аспекты были описаны поверхностно. Нужный мне велосипед модели выбрали только после моих наводящих вопросов: полистать YouTube и Reddit мне было бы быстрее. За косяки ИИ вы платите своим временем.

Правильное питание
Рецепты с ИИ - это хорошо, но пробовали ли вы составить с ним план питания? А забить потом результат в калькулятор калорий? Лично у меня цифры не совпадают вообще никогда. Чаще всего происходит занижение калоража и/или БЖУ по сравнению с реальной базой. Поэтому для вдохновения ЛЛМ использовать можно, но вашим нутрициологом он пока быть не может. Если же поверите ИИ - своих фитнес-целей достичь будет проблематично :D

Это лишь немногие мои кейсы, делитесь в комментариях своими, пока я лечу, буду онлайн - почитаю :)