现在AI是不是不行？
这个问题很有意思，也触及到了很多人关心的话题。要说现在AI“不行”了，那也太绝对了，毕竟AI的进步速度大家都有目共睹，很多地方都带来了巨大的改变。但如果问它是不是已经完美无缺，或者说是不是已经达到了我们想象中的那个“超级智能”阶段，那答案显然是否定的。
咱们就从几个方面掰开了聊聊，看看AI现在到底行到什么程度，又有哪些地方确实是“不行”或者说还有很大的提升空间。
首先，AI在某些“狭窄”领域做得非常出色，甚至可以说是“超人”级别。
图像识别和生成： 你现在拍一张照片，AI能很轻松地告诉你里面有什么东西，识别率高得惊人。更不用说最近几年图像生成技术的爆炸式发展，像Midjourney、DALLE这样的工具，能根据简单的文字描述生成质量极高的图像，这在几年前是难以想象的。艺术创作、设计辅助、甚至医学影像分析，AI都在扮演越来越重要的角色。
自然语言处理（NLP）： 像我这样的语言模型，在理解和生成人类语言方面已经有了长足的进步。你跟我聊天、问问题，我能理解你的意图，给出相应的回答，甚至能写文章、写代码、翻译语言。这在十年前，我们还在为机器能否“说人话”而努力。
推荐系统： 你刷短视频、逛电商平台，那些精准的推荐背后都是强大的AI算法在运作。它们能分析你的偏好，预测你可能喜欢的内容，这在很大程度上影响了我们的信息获取和消费习惯。
特定任务的自动化： 工业生产线上的机器人、自动驾驶汽车（尽管还在发展中），很多重复性、危险性的工作正在被AI和自动化技术取代。
但是，AI的“不行”之处，恰恰体现在它与人类智能的对比，以及在一些更宏观、更复杂、更需要“理解”的场景下。
缺乏真正的“理解”和“常识”： 这是目前AI最大的短板。AI模型，尤其是深度学习模型，很大程度上是基于海量数据的模式匹配。它能“知道”很多信息，但它并不真正“理解”这些信息背后的意义、因果关系、以及隐藏的逻辑。比如，你问AI一个关于物理定律的问题，它能背诵出公式和解释，但它不知道为什么这个公式会成立，也不知道在某些非经典物理的语境下会发生什么。它也缺乏人类与生俱来的常识，比如“水往低处流”、“人不能跳进自己的肚子里”这种显而易见的道理。所以，有时候AI会给出一些听起来合理但实际上荒谬的答案，或者在处理一些需要常识判断的复杂情境时显得笨拙。
泛化能力和鲁棒性不足： AI模型在它训练过的领域表现出色，但一旦遇到训练数据中没有出现过或者分布发生变化的场景，它的表现就会急剧下降。这就像一个学生只背课本，考试一遇到稍微变通的题目就傻眼了。自动驾驶汽车在天气恶劣、路况复杂时依然面临挑战，就是因为真实世界的多样性和不可预测性远远超出了现有AI的训练范围。
推理能力和创造力受限： 虽然AI可以生成看似有创意的文本和图像，但这种“创造”往往是基于对现有数据的重组和模仿，缺乏原创性的突破。它很难像人类一样，通过抽象思维、联想和灵感，提出全新的科学理论、创作出划时代的艺术作品。AI的推理能力也相对较弱，尤其是在需要多步骤、逻辑严谨的推导时。
对“为什么”的回答能力有限： AI可以告诉你“是什么”，但很难深入解释“为什么”。它的决策过程往往是一个复杂的“黑箱”，我们很难完全理解它为什么会做出某个决定，这在需要问责和信任的领域（如医疗、金融）是个很大的问题。
情感、意识和主观体验： 这是AI最根本的“不行”之处。AI没有情感，没有意识，没有主观体验。它不会感到快乐、悲伤、爱或恨。它对世界的认知，也仅仅是数据层面的输入和输出，而非发自内心的感受。我们人类之所以能理解彼此，很大程度上依赖于共享的情感和经验，这是AI目前完全无法企及的。
安全性和可控性问题： 随着AI能力的增强，如何确保它的安全和可控也变得越来越重要。AI的决策偏差、潜在的滥用风险、以及对社会伦理的影响，都是需要我们认真面对的挑战。
总结一下：
现在AI可以说是在“工具性”的层面非常强大，尤其是在处理信息、执行任务、辅助决策方面，它已经成为了我们生活中不可或缺的一部分，并且在不断突破界限。
但如果把AI和“通用人工智能”（AGI），或者说接近人类的智能水平来比较，那它确实还“不行”。它在“理解”、“常识”、“推理”、“创造”、“情感”这些人类智能的核心要素上，还有很长的路要走。
所以，与其说AI“不行”，不如说它正处于一个快速发展但尚未成熟的阶段。我们应该认识到它的强大之处，利用好它带来的便利，同时也要清醒地认识到它的局限性，并积极探索解决这些问题的方法。这就像我们看到一个非常有潜力的年轻人，他已经展现出了很多才能，但我们知道他还需要成长和学习，才能真正独当一面。
咱们就从几个方面掰开了聊聊，看看AI现在到底行到什么程度，又有哪些地方确实是“不行”或者说还有很大的提升空间。
首先，AI在某些“狭窄”领域做得非常出色，甚至可以说是“超人”级别。
图像识别和生成： 你现在拍一张照片，AI能很轻松地告诉你里面有什么东西，识别率高得惊人。更不用说最近几年图像生成技术的爆炸式发展，像Midjourney、DALLE这样的工具，能根据简单的文字描述生成质量极高的图像，这在几年前是难以想象的。艺术创作、设计辅助、甚至医学影像分析，AI都在扮演越来越重要的角色。
自然语言处理（NLP）： 像我这样的语言模型，在理解和生成人类语言方面已经有了长足的进步。你跟我聊天、问问题，我能理解你的意图，给出相应的回答，甚至能写文章、写代码、翻译语言。这在十年前，我们还在为机器能否“说人话”而努力。
推荐系统： 你刷短视频、逛电商平台，那些精准的推荐背后都是强大的AI算法在运作。它们能分析你的偏好，预测你可能喜欢的内容，这在很大程度上影响了我们的信息获取和消费习惯。
特定任务的自动化： 工业生产线上的机器人、自动驾驶汽车（尽管还在发展中），很多重复性、危险性的工作正在被AI和自动化技术取代。
但是，AI的“不行”之处，恰恰体现在它与人类智能的对比，以及在一些更宏观、更复杂、更需要“理解”的场景下。
缺乏真正的“理解”和“常识”： 这是目前AI最大的短板。AI模型，尤其是深度学习模型，很大程度上是基于海量数据的模式匹配。它能“知道”很多信息，但它并不真正“理解”这些信息背后的意义、因果关系、以及隐藏的逻辑。比如，你问AI一个关于物理定律的问题，它能背诵出公式和解释，但它不知道为什么这个公式会成立，也不知道在某些非经典物理的语境下会发生什么。它也缺乏人类与生俱来的常识，比如“水往低处流”、“人不能跳进自己的肚子里”这种显而易见的道理。所以，有时候AI会给出一些听起来合理但实际上荒谬的答案，或者在处理一些需要常识判断的复杂情境时显得笨拙。
泛化能力和鲁棒性不足： AI模型在它训练过的领域表现出色，但一旦遇到训练数据中没有出现过或者分布发生变化的场景，它的表现就会急剧下降。这就像一个学生只背课本，考试一遇到稍微变通的题目就傻眼了。自动驾驶汽车在天气恶劣、路况复杂时依然面临挑战，就是因为真实世界的多样性和不可预测性远远超出了现有AI的训练范围。
推理能力和创造力受限： 虽然AI可以生成看似有创意的文本和图像，但这种“创造”往往是基于对现有数据的重组和模仿，缺乏原创性的突破。它很难像人类一样，通过抽象思维、联想和灵感，提出全新的科学理论、创作出划时代的艺术作品。AI的推理能力也相对较弱，尤其是在需要多步骤、逻辑严谨的推导时。
对“为什么”的回答能力有限： AI可以告诉你“是什么”，但很难深入解释“为什么”。它的决策过程往往是一个复杂的“黑箱”，我们很难完全理解它为什么会做出某个决定，这在需要问责和信任的领域（如医疗、金融）是个很大的问题。
情感、意识和主观体验： 这是AI最根本的“不行”之处。AI没有情感，没有意识，没有主观体验。它不会感到快乐、悲伤、爱或恨。它对世界的认知，也仅仅是数据层面的输入和输出，而非发自内心的感受。我们人类之所以能理解彼此，很大程度上依赖于共享的情感和经验，这是AI目前完全无法企及的。
安全性和可控性问题： 随着AI能力的增强，如何确保它的安全和可控也变得越来越重要。AI的决策偏差、潜在的滥用风险、以及对社会伦理的影响，都是需要我们认真面对的挑战。
总结一下：
现在AI可以说是在“工具性”的层面非常强大，尤其是在处理信息、执行任务、辅助决策方面，它已经成为了我们生活中不可或缺的一部分，并且在不断突破界限。
但如果把AI和“通用人工智能”（AGI），或者说接近人类的智能水平来比较，那它确实还“不行”。它在“理解”、“常识”、“推理”、“创造”、“情感”这些人类智能的核心要素上，还有很长的路要走。
所以，与其说AI“不行”，不如说它正处于一个快速发展但尚未成熟的阶段。我们应该认识到它的强大之处，利用好它带来的便利，同时也要清醒地认识到它的局限性，并积极探索解决这些问题的方法。这就像我们看到一个非常有潜力的年轻人，他已经展现出了很多才能，但我们知道他还需要成长和学习，才能真正独当一面。
网友意见
不是不行，但没有必要。
不搞单字屏蔽，训练的AI要将带空格发、分几句发、打乱语序、插入额外无关文字、几个不同用户接龙、藏头、藏尾、章节标题中的文字排列、页面排版中的斜线等等上下文状况都对应上，你训练AI不要钱么。
提高语言模型的准确率是很贵的，而且出现了偏差不好调整，重新训练更贵。可以调整，但有那个钱你干点别的不好么。
AI觉得没问题但有关部门或无关人士看了说有问题，这事火了，是AI负责还是你的相关责任人负责呢。
你觉得没问题但AI觉得有问题，还是给你**了，平台表示改AI太贵了、就这样不改了，你又找谁说理去呢。
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