FASTCOMPANY近日撰文稱，今天的生成式AI和當初的“撥號上網”一樣原始，體驗差且缺乏殺手級應用。

如果你上了年紀，也許還記得曾經的“撥號上網”時代，不客氣地講，那個時代和今天的生成式AI有些相似，體驗都很原始落后。使用生成式AI越多，你越會覺得它現在真的名不副實。

20世紀撥號上網和21世紀AI體驗最大的相似之處是觀感。當你使用ChatGPT，就會有一種撥號上網逛BBS論壇的感覺，在沒有WWW出現之前還能容忍，但之后就難以接受了。

生成式AI和撥號上網一樣原始

使用ChatGPT時你會看到答案以字符的形式一個個跳出來，這樣的體驗與時代格格不入。

為什么以字符形式出現?和網速沒有什么關系，雖然體驗糟糕，但背后的超級計算機已經在冒煙了，你也不能怪計算機不努力。試用Copilot時你會發現，AI給出結果的速度太慢了，你要耐心等候，很多人可能根本無法忍受。

除了屏幕層面，早期撥號上網和今天的AI還有更多相似之處。今天我們使用的網絡無處不在、不限流;撥號上網卻有很強的隔離性，而且按小時付費。生成式AI也給一種隔離感，各種功能被強硬塞進閃閃發光的圖標內，但功能卻沒有完全整合。

如果你想享受ChatGPT Plus服務，每月付費20美元，在美國和訂閱流媒體服務的價格差不多，但訂購流媒體服務可以無限使用，而訂購GPT-4o還會受到限制。

許多軟件公司并沒有將AI功能視為默認選項，它們只是將AI看作銷售機會。例如，微軟365 Copilot每月收費30美元，面對如此價格，企業肯定會謹慎思考，哪些員工應該購買，哪些沒必要，要好好規劃，畢竟錢不是大風刮來的。

當然也有好消息，民眾擁抱AI的速度似乎比擁抱網絡空間的速度快。第一個BBS和第一個消費互聯網服務大約是在1970年代末出現的，到了1994年美國人只有6%上網，今天使用過ChatGPT的美國人大約占全美人口的32%，但只有18%每周都會用，這意味著ChatGPT沒有像互聯網一樣成為剛需，許多人試用之后便瀟灑放棄了。

有報告稱，今年銷售的PC只有3%屬于AI PC，許多大型軟件公司不愿意花費精力為3%的用戶調整軟件。蘋果雖然推出了Apple Intelligence，但它并沒有為iOS 18準備好，許多老舊設備無法使用。如果行業按照這樣的速度推進，什么時候臺式PC、筆記本、平板、手機才能為AI準備好?

回看歷史，當撥號上網開始消失時互聯網才真正爆發出巨大威力。Pew Research Center在報告中指出，2007年美國家庭約有51%用上了寬帶，還有49%撥號上網或者沒有開通網絡。今天的ChatGPT有點像1998年的AOL上網服務，離成功還有距離。

生成式AI等待殺手級應用

除了體驗糟糕，目前的生成式AI仍然缺少“殺手級應用”。從銀行聊天機器人到搜索引擎，似乎生成式AI已經無處不在，但它仍然無法證明其實用性。

15個月前高盛曾樂觀預測，說生成式AI將會大幅拉升全球GPD、提高全球生產力，現在它還如此自信嗎?給PowerPoint插上AI翅膀，幻燈片可能會更時髦，擺脫剪紙藝術感，但是用戶真的希望在使用Facebook Messenger時彈出聊天機器人嗎?

在AI普及方面，目前的處境有些尷尬，大企業揮金如土，開發琳瑯滿目的AI工具和應用，但它們都找不到充分的理由說服投資者支持繼續投資。我們看到，LinkedIn開發的AI工具并不聰明，當它處理不了問題時會建議用戶修改提問，說問題應該與用戶發的帖子有關;亞馬遜Rufus AI助手會告訴你問題應該與產品有關，而這些產品你根本毫無興趣;還有Zoom AI筆記工具，它很蠢，如果這個工具是員工，保證你會將它炒掉。

Staffordshire大學教授Catherine Flick說：“毫無意義的AI真的很煩人，因為當你上網時它提供的東西偏離預期。企業的確正在努力從模型中榨取更多東西，但它們真的被吹得太高了。”

阿蘭圖靈研究所研究員Mike Katell說：“創業公司喜歡給自己打上AI標簽，讓產品看起來相當復雜，但它們提供的東西實際上可能和美容沙龍差不多。”

AI對環境的影響也不容忽視，雖然沒有具體證據，但有人認為光是訓練GPT-3就排放了500噸二氧化碳，2022年Gartner曾預測說AI工具最終消耗的能量將會比整個人類勞動力都多。

開源AI工具開發商Hugging Face的首席科學家Margaret Mitchell認為：“在科技泡沫之中，開發更多AI是最重要的事，但在泡沫之外，農作物因為有記錄以來最極端的熱浪而死亡，這條新聞顯得更重要。諷刺的是，將AI植入一切會讓全球暖化問題變得更嚴重，而泡沫之中的一切又都離不開空調。”

Staffordshire大學教授Catherine Flick認為，科技公司正在玩火，它們將半生不熟的產品推向公眾;民眾目前還沒有厭倦，他們不知道生成式AI意味著什么，更不知道如何高效與AI溝通，科技企業利用了這一現狀。隨著時間的流逝，當民眾對AI工具越來越不滿意，他們就會越來越厭倦。(HARRY MCCRACKEN)