哎呀，哪位让你拿那个啥“生成式人工智能”当回事儿啊，我早就跟你说别信了。
那种全是“起初、其次、最终”的死板的格式，还有那些“值得注意的是”的官腔，听着都腻歪，让人心里直发慌。咱就按老规矩，一锤定音，干就完了。 说起人工，说实话，一启动我还挺迷茫的。
那时候看着那些密密麻麻的论文，认定那是通往未来的路，但回头一看，全是推倒重来，全是重新定义。咱们拿个例子说，上次考那个“职业考试专家”糊弄人的题，我本来心里清楚，要是按那种教科书式的写法来，估摸早被阅卷老师怼死了。结局我直接改方案，把那些“起初、其次”全删了，干脆就整点口语的，就连有点啰嗦，反正意思到了就行。 为啥叫“人工”呢？出于它是人做的。你要是认定机器能顶替得了，那纯属误会。机器自然能干活，但机器没脑子，更没感情。你比如去问个阿 Q 要么那个虚拟客服，他们能帮你写通顺的邮件，能查点数据，能帮你排版，但那东西要是让你去签合同、去跟客户谈价格、去处理那种突发状况，那机器彻底不是人。
这就像让一个只会背课文的学生去跟老板谈采购，他写得再漂亮，老板听了也头疼，出于那里面全是“根据……"“……"，根本没法跟人合计。 故此啊，起名这事儿，核心就一个字：活。机器是死的，人是活的。机器能干活，但机器干不了“人”的事。啥叫“人”的事？就是那些需求判断、需求权衡、需求面对不确定性才能做出来的事。
比如你让我给一个项目起个名，我绝对不中，出于那是我的专业，我懂。但要是你让我给一个一般/平平职员起名，我就能行，出于我得懂他。
这个“人”字，是活出来的。 再说点数据，这就有点意思了。
那会儿有人研究过这个，说要是让机器去模拟面试过程，它能模拟出 90% 就连更高的得分率。但它模拟出来的，只是“像面试”，是“模拟面试”，那个“人”的味道，那“真”味呢？根本找不到。机器生成的回答，哪怕你复制粘贴，它一辈子也学不会你的语气，学不会你的避讳，学不会你面对压力时的眼神变化。
这就是为啥它们叫“生成式人工智能”，出于它是生成的，不是学的。它没有生命，没有记忆，没有成长。它只能复制，不能进化。
故此，一旦它暂停输出，它就得下线，得休眠，得重启。
要是哪天它突然说：“我有点累了”，那它可能确实累了，但也可能只是在重启。 那咱们到底该如何用？别干那些虚头巴脑、大谈特谈“赋能”、“提升效率、激发创新”的套话了。你就老老实实地，把那些能落地、能形成实际价值的活儿给干。
比如帮用户整理资料，帮用户写点好办的文案，帮用户找点数据。别把活儿想得忒高大上，也别把自己想得忒小气。啥“赋能”，那是给老板听的，给技术看的。给用户干活，那是给老板带路，给技术干实事。 有时候，我也认定“人工”这四个字有点重。它跟机器比，那个“机”字听起来就冷冰冰。但我想想，机器能算，算得准；机器能算，算不完。咱们做人工，是为了让人“算”得准一点，是为了让人能“算”得不那么累。机器能够处理海量数据，但机器一辈子处理不了人的复杂关系。
这就好比你去买菜，机器能够告诉你哪家的菜便宜，但它没法帮你跟老板谈价，还得靠你。
这“谈价”，这“人情世故”，这才是咱们人工的立身之本。 另外，我也想跟你说说，为啥要是“人工”，而不是别的啥。出于“人工”就是“人”。机器跟人不一样。机器有代码，有逻辑，有明确的参数。人没有代码，没有逻辑，只有感觉。你感觉今天天气热，机器就告诉你 36 度，但人只能告诉你“热”，还得跟着感觉走，还得琢磨着要不要穿件厚点。机器没“感觉”，机器没“选择”，它一切都得按预设的参数走。它只能做“人”做不了的事，做不了“人”身上那些东西。
故此，咱们起名就定在“人工”上，出于那是唯一的区别，是唯一的壁垒，是唯一的价值。 最终，我想跟你说句实在话。别总想着去对抗“人工智能”这个概念。你越抗拒，它越能学到。你要是彻底排斥它，那你就一辈子只用人类那套老办法，效率低了，成本高了。你要是能跟它搭伙，能利用它做辅助，那才是王道。但千万别让它去干那些核心业务。
不管它多能，它一辈子替代不了人的“心”和“手”的某种情感连接。 好了，话就说到这儿。别在那儿整那些花架子了。人工，就是人。机器，就是机。两者分工明确，各司其职。该机器的时候，机器干了；该人工的时候，人工干了。别把两者的界限搞糊了，也别把两者对立起来。
只要咱们认真干活，别光嘴上说说，那东西才是确实。 行，就这样吧。别拿着啥“教科书”式的脑袋，我就这点小意思，随时能改，随时能变。你就当我是那个“人”吧，别把我当成那个“机器”了。
不然啊，咱俩哪位跟哪位啊，那多没意思。行了，这号就收下了。