AI为何越来越让人失望？背后真相大揭秘！

一、引言

如今，AI（人工智能）在我们的生活中无处不在，从智能家居到自动驾驶，再到各种智能推荐算法。然而，随着时间的推移，很多人开始对AI感到失望。

二、AI简化的弊端

利昂发现了一个很严重的问题，那就是AI已经简单化到让人们放弃审美。（）以前，在广告行业里，大家对盗图这种没版权意识的事都很反感，至少盗图者知道那张图好看。但现在呢，因为没有版权，也没有对图的基本认知，这就导致了一种审美水平的下降。

三、中国市场的特殊性

在国内市场方面，由于很多中国开发者没法便捷地使用海外编程工具，他们逐渐倾向于一种能力强、靠谱又好用的AI编程模型。像阿里云的人工智能编程就有这样的潜力，庞大的国内市场能为其提供坚实的支撑。

四、传统工具的价值冲击

当一个AI能够高效且高质量地完成工作任务的时候，那些按月收费、功能比较单一的传统SaaS工具的价值就开始被削弱了。（）大众之所以失望，是因为像GPT - 5这样的AI并没有带来那种“石破天惊”的新功能；不过也有明智之人从中看到了深层次的发展趋势。

五、资源分配问题

以Meta公司为例，它的元宇宙业务Reality Labs一直在巨额亏损，今年第一季度就亏了42亿美元，本来这些钱可以用在AI的研发上。等到Meta想要发力AI的时候，却面临着既要追赶基础研究又要实现商业化的双重难题。

六、大模型的不成熟之处

AI智能体的能力取决于大模型的能力。现在的大模型存在准确性不高、逻辑推理差等问题，尤其是在应对复杂任务的理解和规划方面还远远不够完善。（）

七、AI应用的碎片化

人类的工作通常非常复杂，而AI的应用却呈现出碎片化的状态，难以真正满足实际工作的需求。特别是在那些急需AI填补人才空缺的工作领域，往往会涉及到潜在信息、情感交流、创新思维以及对复杂环境的动态适应等内容，这些都是目前碎片化的AI应用难以做到的。

八、AI搜索准确率下降

马少指出，AI搜索的准确率不但没有提升反而降低了，这是件让人费解的事儿。虽然很多企业都宣称投入了很多资金搞AI研发，但对于普通用户来说，现在的体验并不理想。

九、AI社交中的痛点

有人觉得UGC（用户生产内容）是AI社交的一大痛点。市场上现有的模型能力越来越相似，智能体之间的对话能力也没什么区别了。在AI社交场景下，普通用户很难再创造出有差异化的东西，从而导致大量的用户生产内容缺乏特色。

十、年初AI热潮的盲目追捧

年初的时候，AI就像救世主一样，好像能解决所有问题，仿佛人类智慧很快就会被机器超越。各大网络媒体为了流量疯狂蹭AI热度，发布许多不切实际的内容，把AI吹得神乎其神，各种AI + 的想象场景说得头头是道，整个网络都沉浸在对AI的盲目追捧之中。

十一、结语

总的来说，AI让人失望是有多种原因的。但我们也不能因此否定AI的价值，毕竟它还在不断发展和完善中。我们需要理性看待AI，期待它未来能给我们带来更多惊喜。