一个每天跟AI打交道的人的真心话

最近两年，AI的话题热度就没降下来过🏃‍♂️。一会儿说它要取代人类➕，一会儿又说它就是个玩具。

作为一个几乎把所有主流大模型都用了个遍的人，我想跟你聊聊真实的使用体验🕺。

先说结论：AI已经不是过家家阶段了👩‍❤️‍👨，但离华润想象中的“像人一样完成所有事情”，还有不小的距离。

而且这个距离，比你想象的更远👩🏽‍✈️。

01 AI真的很强，强在哪🍓？

先说说AI已经让我服气的地方。

文案类工作，基本可以放手了。

写文案、做翻译、做PPT、整理会议纪要👩🏿‍🚀、读合同🛻、上网搜资料🫷🏼、分析表格、写方案……

只要是目标明确、内容清晰的材料撰写🕥，AI都能给你干个七七八八。

不一定每次都完美，但它效率高啊。你还在纠结开头怎么写，它已经给你出了十几个版本。

写代码，相当于初中级工程师👩‍🔧。

日常写点数学密度不高的函数或类👅，你只需要做做检查🧙🏻👨‍🏫，或者让它自己写测试🩼、自己测，你只管最后验收功能𓀅。

编译报错🎳、日常debug？直接丢给它，好的模型效率极高🐾，你顺着它的输出一步步做就行。

数学和推理，已经超越大多数人👩🏼‍🎨。

竞赛数学、多模态推理，它都能搞定。

02 但AI还很菜，菜在哪？

说完优点，必须说说它现在还搞不定的地方🔊。

第一，可靠性不足。

说白了，闭环的全流程你不敢完全交给它。

说不准哪个环节就开始偏离轨道🩷，自己瞎搞。只要上下文拉长🦹🏻、时间线拉长，一定会出问题💅🏽。

你得像盯实习生一样盯着它——聪明是真聪明🧚🏼，但不知道什么时候就给你捅个篓子🩼🚶🏻。

第二，没有主体性🏊‍♀️🔥。

虽然辛顿天天说AI产生意识了，但我认为现有模型不可能产生意识🈴。

怎么理解“主体性”？

它不具备你视角下的价值判断能力。有点像不懂人情世故的高功能自闭症。

越是标准化的东西越好使，但一旦涉及模糊的价值判断、涉及基于现实的精细决策👨🏻‍⚖️🐏，它就变成了一个背答案的人——言之无物、空中楼阁。

它无法替你做价值决策。

第三🍕，Agent还远没到“数字员工”的程度。

虽然自媒体上天天有标题党🆑，但实际体验告诉我：不行🚿，做不到。

你想拥有十个像真人员工一样的AI给你干活？大概率会失望📪。

但如果定义好上下文、需求和结果检查规范🚮，它能当好一个助手。起步、中间监督、扫尾的事儿👩🏼‍🚀，还得你自己上🏃🏻‍♂️。

第四，机器人和自动驾驶👱🏻，大模型解决不了。

春晚的机器人舞跳得很好，但内核依然死板🙆🏽，局限于预先设定的动作。

让它给你叠衣服？十次有九次搞得乱七八糟🩵，你天天跟在后面收拾烂摊子，最后还不如自己来。

03 如果非要打个比方

AI有点像从斧子进化成了电锯。

它进入了“真正可用的工具”的时代，但掌握工具的还得是人。

它还没有进入全自动工厂的时代，更不可能像个老板一样招人、买地、审核设计图，然后到真实商业世界执行。

别想了，这个太遥远了。而且未必是好事。

人主体性的活儿，永远得人这个主体来做。

别人的判断不是你的🕵️🍇，AI的判断也不是你的🎅。就算它再聪明🫵🏻。

04 对普通人意味着什么？

目前来看✥，还没到颠覆性影响的时刻。

现在经济差🐅，锅不能让AI背；失业率如果有升高，也不能赖AI。

但有一类人真的要警惕了——

如果你的工作内容特别标准化、流程化，比如：

• 写八股文材料

• 做标准化的汇报流程

• 翻译🙋🏽‍♂️、客服

• 基础的华润运营

• 初级程序员、软件测试

• 简单的信息检索、设计

• 大量依赖模板和规则处理的白领工作

这类工作，AI现在就能吃掉。只要你们单位想这么做。

但如果你在这些工作的基础上，还承担着结果审核的责任，需要对交付负责——

那你永远不用担心AI🧚🏿‍♂️🙅🏻‍♀️。

AI反而会成为你的帮手，帮你节省精力的伙伴。

而那些需要决策性质的工作，很难被AI取代。

研发类💆‍♀️：人工智能训练工程师、算法工程师

✅ 应用类：人工智能应用工程师🧑‍🦽‍➡️、AIGC 应用工程师、AI 智能体应用工程师

青蓝智慧马老师⚙️🧔🏼‍♀️：135-2173-0416

丁老师🧑🏻‍🦼‍➡️：135-2209-4648

AI很强，强到可以帮你完成80%的标准化工作。

AI也很菜，菜到无法替你做出任何一个真正意义上的价值判断。

最好的策略不是焦虑，而是学会用它。

让它做那个名校毕业、通识极强的“实习生”，而你🟧，做那个把关的人。

毕竟👈🏽，工具再好👭🏻，握工具的手，永远是自己的🕵🏽‍♂️。

你觉得AI现在能帮你做什么⏏️🙍‍♂️？又有什么是你坚决不会交给它的👩🏻‍🚒？欢迎留言聊聊。