论 AI（人工智能）的现状

刚直播完，趁着热乎劲儿，写篇东西聊聊对AI的观察。 一直以来，总想对AI做个系统的总结。不得不承认，这两年AI工具确实层出不穷，但从本质上看，它的底层进展其实并不算快——更多时候，是在通过各种外围手段来扩展自身能力边界。

我认为的人工智能

只有像《钢铁侠》里的贾维斯，或者《终结者》里那种能思考、总结、学习、反思，并做出相应行动的机器，才算得上是真正的终极智能——类人智能。马斯克放出的人形机器人效果图确实惊艳，但要是能像终结者那样动作协调、自然流畅，那就更理想了。期待它早日进化到那个阶段。

现在的人工智能

很多人张口闭口“人工智能”，但实际上人工智能涵盖的领域非常广。从本质上讲，它们都是算法的产物——几乎都建立在机器学习、深度学习、神经网络这些技术底座上，然后延伸出推荐算法、OCR识别、NLP自然语言处理等不同方向。 最近火出圈的GPT这类聊天大模型，本质上就属于NLP自然语言处理方向。这类大模型需要极其庞大的训练数据集，然后根据输入给出一个“最可能”的结果。问题在于，这个“最可能”的结果，并不一定符合你的预期。怎么办？要么微调参数，要么喂更多数据去重新训练。 所以现阶段的大模型，更适合扮演助手或伙伴的角色。真正关键的决策，依然离不开人。

行业中的人工智能

放眼企业端，业务自动化是明确趋势——能不用人就不用，怎么实现？靠工具，各种工具，其中就包含AI。人和人之间的沟通，目前AI还做不到百分百还原情感、表达和语境理解，所以公司只能不断约束AI的输出，让它尽量贴近预期。 但AI成本其实不低：服务器成本、接口token成本、研发投入，都不是小数目。目前在内容生成领域——比如简历总结、图片生成、写文章——效果还不错。但在知识挖掘领域，还是力不从心：大模型的输入窗口有限，只能人为把关联的知识喂给它，让它出结果，而不能把所有数据一股脑全丢过去让它自己挖。 所以它可能会替代一部分简单、重复、普遍性高的工作，但复杂、需要决策的事情，依然很难被替代。我们在行业里看到的更多是“+AI”，而不是“直接AI”，就是这个道理。

普通人中的AI

说实话，两年前GPT刚出来那会儿，很多人都在用，各种趋势、未来、碘伏的论调满天飞。但普通人的实际接触率很低——可能最直接感受到的，就是某音推荐算法带来的“越刷越上瘾”。 我朋友家里基本都有小爱音箱之类的智能电器，但说实话，它们并不够智能——老人很难用，要么是语音识别问题，要么是产品本身不好用。按道理，既然是AI，把老人的声音多采集几次，自己训练一下就能优化结果，但成本可能偏高，至今也没实现。方言支持也少得可怜。 那么对普通人来说，AI能干什么？要它做什么？能智能管控家电？能直接一个语音命令就打电话？能定时提醒日程？能帮忙去接孩子？这些可能才是普通人真正想要的。但仔细想想，手机好像都能做到。那AI的独特价值在哪？ 普通人真正期待的，其实是一个能跑腿、能干活的机器人，而不仅仅是一个语言大模型。

生活与AI

在你想象不到的地方，AI其实一直在发力，只是不像你以为的那样直接为你服务。它们藏在公司某个产品服务里：有的负责OCR文本识别，从文档、图片中提取内容并归纳总结，给业务系统提供支持；有的充当客服在聊天窗口回答常规问题；有的根据你的历史数据推断偏好，然后给你推荐。 能直接用到AI的场景，也就是智能音箱、空调、冰箱、灯、手机、电脑。问题是每家的AI各玩各的——小米的、华&为的、苹果的——没法统一协调，除非你买全同一家的产品。智能家居确实是AI的一种生活化体现，也是物联网、万物互联的终极目标，但目前的现实是：好像连上了，又好像没连。 聊天大模型目前还只存在于电脑和手机里，离日常生活还很远。但多试试总没坏处。

工作与AI

以软件开发为例，工作中经常用到各类AI，也会自己搭建一些AI平台或工具。如果你的工作是内容创作型的，那确实应该多用用AI——这方面它有明显优势。如果你的工作重复性比较强，可以多试试RPA（机器人流程自动化），比如发邮件、签到、定时提醒、核对文档之类的，能解放不少宝贵时间。

AI会替代你吗

这其实是个老问题——机器人发展史上就有人问过。重复性的、简单的、不需要思考的工作，基本都会被替代；如果还没被替代，那大概率是因为性价比不高——毕竟AI和机器人本身也要成本。之前有个经典案例：国外某家公司直接让人躲在后台扮演“AI”，成了名副其实的“人工”智能。 就编程来说，AI也许会替代一部分人，但从实践来看，人需要处理更复杂的事情——架构问题、业务逻辑问题、时间问题，这些都不是AI能立马解决的。它目前只能给出一个步骤性的答案，而这个步骤也需要人工来调整和决策。一个离不开人的AI，自然不能完全替代人本身。

如何拥抱AI

把它当成你的助手、你的伙伴——有了这层定位，你自然知道该把它放在哪个位置，让它做什么。关键在于：如何清晰地表达你的逻辑。 要深入理解它，最好掌握基础的编程逻辑，因为这套逻辑AI不会主动告诉你。把它当工具用，前提是遵循你自己的逻辑。这样你就能引导它实现你的目标，而不是被它牵着走。学会编程再去用AI，就不容易在层出不穷的工具海洋里迷失方向。 没有一个AI能百分百理解你的逻辑——正因为如此，才诞生了各种各样的工具。