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👨‍🔬，但离新宝gg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🪠。

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

• 基础的新宝gg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🙍🏿。