王悦
恰逢小雨，我踏上一次异地出差。出发前，我向主流大模型询问出行路线，输入完整起点与终点，AI输出的方案看着逻辑通顺、条理周全，初看十分靠谱。可实际走下来才发现，这并不是真正最优的选择。回程我反向推演验证，真切感受到，大模型的幻觉问题，远比想象中突出。抵达目的地火车站，又遇到新状况。接站的朋友提醒，按照AI给出的信息，北广场不允许社会车辆停靠，建议我去往南广场。可当我走出车厢，站内标识并没有清晰划分南北广场，仅有一处广场标注车辆接站相关提示。我顺着标识往前走，才发现AI信息存在明显谬误：北广场不仅可以停靠网约车，还设有社会车辆临时停车场。只是北广场相关提示，只有驶入车流才能够看见，出站旅客很难一眼看到。无奈之下，我只能冒雨横穿偌大的火车站。站内指引模糊，前后询问三位工作人员，才终于抵达接车地点。颇具讽刺意味的是，这次出差本身，正是围绕大模型与数据产业展开。如今行业之内，人人都在为AI热血沸腾，各种概念、技术愿景层出不穷。但一趟普通的出差经历提醒我：纸面之上表现亮眼的大模型，面对真实、复杂、充满细节变数的现实场景，依旧存在不小落差。技术迭代固然迅猛，但从能力演示走向产业落地，还有很长的路需要摸索。浪潮滚滚，我们且行且观察，且行且珍惜。
发布于 上海
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