[AI] 为啥现在一边喊着 AI 代替人类，另一边各种场景 AI 落地却困难重重

[sighforever]

现在就在 AI 相关的行业里做应用层，感觉每一个项目落地都很难说真正完全的解决了用户的问题，只能说差不多在特定条件下有一定的效果。和以前的 IT 化项目或互联网传统项目比，效果上的程度差的很远。

在互联网 C 端，除了编程相关的，几乎没有出圈的产品，其他的差不多都是原有的产品里面增加几个 AI 擅长方面的功能。

而且和上游的大模型公司的同学也聊过，实际上至少国内的大模型 api ，并发量调用量很低的，和传统业务没法比。

但是看行业的新闻和公司大佬，基本上都是一副过不了几年，所有工作都会由 AI 代替，所有人都去享受生活的样子。

倒也不是说 AI 没用，大模型很好用，我也天天用，但就感觉很纠结，完全看不懂为啥现在是这样...

[0x663]

喊的人和做的人不是一批人

[hanxiansheng]

AI 替代人类的方式或许是让一个人能干 10 个人的活，让其中的 9 个人没活干。

[CynicalRose]

可以看看 GPTS 、扣子等 Agent 搭建平台， 就会发现当前应用端主要就是围绕着 LLM 模型建设周边应用工具，做前置、后置处理，但并没有脱离 LLM ，我无法把这些应用或智能体当作完整的产品，它们最大的问题我觉得还是自由度过高，完全考研人的提问水平。

虽然现在很多课都在尝试教人怎么提问，但再怎么教也不能做到像搜索引擎那样直白，有学习成本。落地的进程一定会往限制自由度和降低门槛与成本的方向发展，而非频繁突破上限，这也是学术派与工业派的写照了。

[gexyuzz]

知识库，绘画不都可以吗

[CodeAllen]

核心问题是 AI 是黑盒，能力强但并不是性能稳定的系统。想要用好是很难的，而且技术一直在迭代演进，AI 自身也都在降本增效，目前还有一个方向就是 AI 自迭代，超级 ASI 不断升级进化出新的 AGI ，甚至是迭代 ASI 自身，所以后面还有芯片算力和能源供应问题。
还有一点，AI 不是替代传统业务的，是加速传统业务迭代实现降本增效的。

[asdf1098]

一边制造恐慌，一边创造希望，推高股价起飞的小手段。

[wyw98]

可能等到人工智能能倒过来读的时候可能就是有很多落地的项目了