文|三易生活

自2022年秋季，OpenAI用高度擬人的聊天機器人ChatGPT再度喚起大眾對人工智能（下文將簡稱為AI）的向往算起，AI的“iPhone時刻”就成為了一個隔三差五就被提出的概念。

無論是GPT-4出現(xiàn)、文心一言上線、谷歌Gemini發(fā)布、Sora亮相，乃至近期國產(chǎn)智能助手Kimi的上線，幾乎每一次有現(xiàn)象級的AI產(chǎn)品問世，都會讓不少人驚呼，AI行業(yè)將迎來顛覆一切的“iPhone時刻”。久而久之，AI的“iPhone時刻”就仿佛狼來了一般。

經(jīng)過一年半時間的催化，被許多人冠以“第四次工業(yè)革命”的AI似乎有些名不副實。那么如今AI很火嗎？當然火，畢竟如今在互聯(lián)網(wǎng)上，無論哪個平臺都不乏討論AI的聲音，針對AI初創(chuàng)企業(yè)的投資更是絡繹不絕?？葾I其實也很冷，因為不知道用它來做些什么，是更多人的普遍狀態(tài)。如若不然，ChatGPT如今也不會陷入不進反退的狀態(tài)了。

據(jù)知名Web市場分析平臺similarweb公布的數(shù)據(jù)顯示，從2023年夏季開始，ChatGPT的流量就開始走下坡路。直到今年2月，隨著OpenAI旗下GPT store和Sora的先后發(fā)布，ChatGPT止住了流量下行的趨勢，但其全球流量環(huán)比僅增長1%，訪問量為16 億次，尚未達到2023年5月的峰值。所以從某種意義上來說，ChatGPT更像是出道即巔峰，這也與Facebook、Instagram、抖音、TikTok等風靡全球的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品大不相同。

如今投資機構鐘情AI，是因為后者已然是目前全球范圍內(nèi)為數(shù)不多的優(yōu)質標的。在消費互聯(lián)網(wǎng)的好年景一去不復返后，熱錢也需要一個歸宿，在元宇宙已經(jīng)被證偽后，AI則恰逢其時。畢竟AI代表著解放人類生產(chǎn)力的美好愿景，正是資本增值的絕佳舞臺。

然而對于大多數(shù)人來說，現(xiàn)階段AI與業(yè)界、媒體描述的AI可以說是兩個物種。對于普通人而言，AI的作用確確實實被夸大了，或者說當下普通人其實并不適配現(xiàn)階段的AI。

現(xiàn)在知乎上有一個熱度極高的問題，“有個疑惑，AI按理說應該最擅長理工，為啥先沖擊文藝行業(yè)？”

這個問題的出現(xiàn)，就已經(jīng)從側面說明了當下生成式人工智能(GenAI)存在的缺陷。由于確定性和可控性的先天性不足，GenAI應用在“丁是丁卯是卯”的理工領域注定是受限的，可反觀“一千個人眼中有一千個哈姆雷特”的文藝領域，文藝作品的評價體系是因人而異的，而評價標準的模糊化也恰好適合AI“渾水摸魚”。

AI大模型會出現(xiàn)“幻覺”(Hallucination)，如今已然是業(yè)界的共識，科學家們?nèi)晕赐耆忾_這個謎題，各大AI廠商也都竭盡所能在研發(fā)減輕和降低幻覺發(fā)生的概率和范圍。目前，AI大模型的預訓練都是為了從訓練數(shù)據(jù)中進行泛化，以便獲得類人的推理能力。然而當模型過度調整到訓練數(shù)據(jù)時，就會發(fā)生過度擬合，有效地記住了該集合的特定輸入和輸出，從而影響其有效處理樣本外數(shù)據(jù)的能力。

無法避免的幻覺所導致的結果，就是AI會輸出表面上看合理、且富有邏輯，但實際上卻存在錯誤的內(nèi)容，并且這些錯誤會以一種有說服力和可信度的方式呈現(xiàn)，使得用戶在沒有仔細核查和事實驗證的情況下，極易接收、并獲取到錯誤的信息。比如說，目前AI編程工具的痛點，就是AI會一本正經(jīng)地編造根本就不存在的工具函數(shù)，從而導致輸出的代碼中看不中用。

這也是為什么如今應用AI最普遍的地方非大學校園莫屬，大學生用AI寫作業(yè)的現(xiàn)象更可以用泛濫成災來形容。一項調查結果顯示，在美國用ChatGPT完成作業(yè)的大學生比例高達89%，導致多所大學在校內(nèi)網(wǎng)絡里封禁了ChatGPT，甚至就連《Science》、《Nature》這兩大期刊也針對ChatGPT更新了投稿規(guī)則。

而學生敢于在AI工具還存在道德和法律風險的情況下就大肆使用，就是因為他們是學生。毫無疑問，學生是教育產(chǎn)業(yè)的消費者，即便濫用AI讓自己不學無術，最終承擔損失的也是學生自己。可是如果在商業(yè)環(huán)境下，AI一旦出現(xiàn)不可避免的“幻覺”，并一本正經(jīng)地胡說八道，后果可就要嚴重得多了。

以至于目前廠商將AI介入工作流的廠商不少，但無一例外都還需要人工來修正AI的產(chǎn)出。例如在受到AI影響幾乎最嚴重的翻譯領域，翻譯們的主要工作就變成了“譯后編輯”，即讓AI先翻譯一遍，然后譯者直接做審校、修改。

由于現(xiàn)階段在生產(chǎn)力領域AI還做不到完全代替人類，這就是有很多人會認為AI的作用被夸大的主要原因。而在普羅大眾更關心的娛樂領域，AI更是存在更明顯的缺陷。一個非常反直覺的事實，是生成式AI的使用方式其實與當下主流的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品大相徑庭。例如想要用好GPT-4、文心一言、Kimi、Stable Diffusion，就需要用戶發(fā)揮主觀能動性、要主動提問。

無論GPT-4、還是如今國內(nèi)火熱的Kimi，它們的UI就只是一個對話框而已，頗有種Web 1.0時代的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的既視感。可反觀抖音、微博、小紅書、嗶哩嗶哩，用戶打開App后、各種應接不暇的內(nèi)容就會撲面而來。在算法的加持上，目前主流互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的運行模式變成了主動向用戶提供信息，各大廠商更是絞盡腦汁地讓用戶不需要思考，只用被動接受算法篩選出的信息就行。

沒錯，大多數(shù)網(wǎng)民在使用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時，只是以為主動權掌握在自己手里，想用什么軟件、想看什么內(nèi)容是自己說了算，但實際上算法已經(jīng)將用戶“圈養(yǎng)”，并形成了一個個互相隔離的社區(qū)。當網(wǎng)民已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)廠商主動投喂的策略下變得“懶惰”后，可使用GPT-4、Kimi偏偏需要用戶主動，還要有善于發(fā)現(xiàn)問題的能力。

因此從某種意義上來說，拋開更“科幻”的Transformer等底層技術，現(xiàn)有AI大模型的外在更像是在線黃頁、網(wǎng)絡聊天室等老派的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，所以它們不被如今的主流用戶青睞一點都不令人奇怪。