打量视频2024年11月11日发布:一年半过去后，AI的“iPhone时刻”仍然没有到来3年前，宁夏7岁小女孩一笑走红，后拒百万签约，如今怎么样了？

经过一年半时间的催化，被许多人冠以“第四次工业革命”的AI似乎有些名不副实。那么如今AI很火吗？当然火，毕竟如今在互联网上，无论哪个平台都不乏讨论AI的声音，针对AI初创企业的投资更是络绎不绝。可AI其实也很冷，因为不知道用它来做些什么，是更多人的普遍状态。如若不然，ChatGPT如今也不会陷入不进反退的状态了。

据知名Web市场分析平台similarweb公布的数据显示，从2023年夏季开始，ChatGPT的流量就开始走下坡路。直到今年2月，随着OpenAI旗下GPT store和Sora的先后发布，ChatGPT止住了流量下行的趋势，但其全球流量环比仅增长1%，访问量为16 亿次，尚未达到2023年5月的峰值。所以从某种意义上来说，ChatGPT更像是出道即巅峰，这也与Facebook、Instagram、抖音、TikTok等风靡全球的互联网产品大不相同。

如今投资机构钟情AI，是因为后者已然是目前全球范围内为数不多的优质标的。在消费互联网的好年景一去不复返后，热钱也需要一个归宿，在元宇宙已经被证伪后，AI则恰逢其时。毕竟AI代表着解放人类生产力的美好愿景，正是资本增值的绝佳舞台。

然而对于大多数人来说，现阶段AI与业界、媒体描述的AI可以说是两个物种。对于普通人而言，AI的作用确确实实被夸大了，或者说当下普通人其实并不适配现阶段的AI。

现在知乎上有一个热度极高的问题，“有个疑惑，AI按理说应该最擅长理工，为啥先冲击文艺行业？”

这个问题的出现，就已经从侧面说明了当下生成式人工智能(GenAI)存在的缺陷。由于确定性和可控性的先天性不足，GenAI应用在“丁是丁卯是卯”的理工领域注定是受限的，可反观“一千个人眼中有一千个哈姆雷特”的文艺领域，文艺作品的评价体系是因人而异的，而评价标准的模糊化也恰好适合AI“浑水摸鱼”。

AI大模型会出现“幻觉”(Hallucination)，如今已然是业界的共识，科学家们仍未完全解开这个谜题，各大AI厂商也都竭尽所能在研发减轻和降低幻觉发生的概率和范围。目前，AI大模型的预训练都是为了从训练数据中进行泛化，以便获得类人的推理能力。然而当模型过度调整到训练数据时，就会发生过度拟合，有效地记住了该集合的特定输入和输出，从而影响其有效处理样本外数据的能力。

无法避免的幻觉所导致的结果，就是AI会输出表面上看合理、且富有逻辑，但实际上却存在错误的内容，并且这些错误会以一种有说服力和可信度的方式呈现，使得用户在没有仔细核查和事实验证的情况下，极易接收、并获取到错误的信息。比如说，目前AI编程工具的痛点，就是AI会一本正经地编造根本就不存在的工具函数，从而导致输出的代码中看不中用。

这也是为什么如今应用AI最普遍的地方非大学校园莫属，大学生用AI写作业的现象更可以用泛滥成灾来形容。一项调查结果显示，在美国用ChatGPT完成作业的大学生比例高达89%，导致多所大学在校内网络里封禁了ChatGPT，甚至就连《Science》、《Nature》这两大期刊也针对ChatGPT更新了投稿规则。

而学生敢于在AI工具还存在道德和法律风险的情况下就大肆使用，就是因为他们是学生。毫无疑问，学生是教育产业的消费者，即便滥用AI让自己不学无术，最终承担损失的也是学生自己。可是如果在商业环境下，AI一旦出现不可避免的“幻觉”，并一本正经地胡说八道，后果可就要严重得多了。

以至于目前厂商将AI介入工作流的厂商不少，但无一例外都还需要人工来修正AI的产出。例如在受到AI影响几乎最严重的翻译领域，翻译们的主要工作就变成了“译后编辑”，即让AI先翻译一遍，然后译者直接做审校、修改。

由于现阶段在生产力领域AI还做不到完全代替人类，这就是有很多人会认为AI的作用被夸大的主要原因。而在普罗大众更关心的娱乐领域，AI更是存在更明显的缺陷。一个非常反直觉的事实，是生成式AI的使用方式其实与当下主流的互联网产品大相径庭。例如想要用好GPT-4、文心一言、Kimi、Stable Diffusion，就需要用户发挥主观能动性、要主动提问。

无论GPT-4、还是如今国内火热的Kimi，它们的UI就只是一个对话框而已，颇有种Web 1.0时代的互联网产品的既视感。可反观抖音、微博、小红书、哔哩哔哩，用户打开App后、各种应接不暇的内容就会扑面而来。在算法的加持上，目前主流互联网产品的运行模式变成了主动向用户提供信息，各大厂商更是绞尽脑汁地让用户不需要思考，只用被动接受算法筛选出的信息就行。