你的AI也像个笨蛋吗？
最近，AI圈发生了一件大事。
前OpenAI的灵魂人物，Ilya Sutskever，就是带队搞出GPT系列的大神，突然站出来说：“靠堆料提升AI能力的时代结束了。”
这套玩法，之前被圈内奉为“规模定律”（Scaling Law）。
大家普遍相信，只要算力管够，数据喂饱，模型参数拉满，AI就会自动变聪明。
但Ilya现在告诉我们，这条路快走到头了，大家得重新回到实验室里搞研究了。
为什么AI总在犯低级错误
这番话，其实解释了很多人的困惑。
我们服务过一个做定制礼品的电商团队，他们就吐槽过AI客服的“智障”时刻。
让AI处理客户咨询，结果AI在两种错误的解决方案之间反复横跳，把客户都给整无语了。
这不就是Ilya说的那个编程bug循环的翻版吗？修好一个bug，又引入一个新bug，再修，又变回了老bug。
AI能在各种考试里拿高分，但一到真实场景就露馅。
根本原因，是现在的AI缺乏真正的“泛化能力”。
它就像个只会刷题的“考生”，背下了所有标准答案，但凡遇到一点没见过的题型，就彻底懵圈。
它没有人类那种举一反三的直觉和判断力。
别造神，先当好工具
Ilya的这盆冷水，浇得特别及时。
它提醒我们，在当下的 AI行业应用 中，别再幻想一步到位，搞出什么全自动的“超级员工”。
更实际的出路，是把AI当成一个能力超强的“实习生”。
比如，你可以这么调整工作流：
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初稿生成：无论是营销文案、邮件回复还是商品描述，让AI（比如 GPT-4o）先快速生成一个80分的初稿。
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人工精修：团队成员花20%的精力，在初稿基础上进行修改、润色，加入人情味和创造性思考。
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总结归纳：用AI处理大量的用户反馈、销售数据，让它帮你提炼要点，而不是直接替你做决策。
这样既利用了AI的效率，又规避了它“没脑子”的短板。
给你的三点实在建议
对我们普通人和小团队来说，这波趋势变化意味着机会。
第一，别再焦虑“被AI取代”了。
至少在未来几年，AI的主要角色还是辅助。你驾驭AI的能力，比AI本身更重要。
第二，选择工具时，别只看参数。
多去试试那些在“推理”、“逻辑”上表现更好的模型，它们可能在解决实际问题时更有用。
第三，保持学习，但降低期待。
现在很多AI工具，像GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet都有免费版本，完全够日常辅助用了。多用它们，熟悉它们的脾气。
别再等一个万能的AI，学会用好一个“高分偏科”的AI，才是眼下的正经事。
