实事求是将, 在著就此文章之先, 吾亦未曾予以相当之正经思索——那即为人工智能究竟与吾等相距何等之近。

并非是科幻影片之中所呈现的那种机器人, 同样也不是新闻里面频繁出现的, 有着“颠覆”“革命”这般宏大叙事的情况。恰是那种, 从你早晨睁开眼睛开始, 一直到晚上闭上眼睛之时, 它始终都在那里, 安静得如同你家客厅里那盏没有声响的灯那般。

你可能没意识到。

但你已经被它包围了。

刷了半小时抖音，AI知道你今晚会失眠

这不是玄学。

抖音的推荐算法, 其背后是借助AI实现的。你点开了一个有关猫的视频这种行为, 它给记住了；你划走了一个售卖课程的视频这般举动, 它同样记住了。你自认为是在进行消遣, 然而实际上它已然在对您展开琢磨, 琢磨您今天的心情状况, 琢磨您的注意力持续时长, 琢磨您最近是不是在搜索装修相关内容, 琢磨您昨天是不是观看了三遍那个跳舞的视频。

然后它悄悄给你推更多你会停下来的东西。

据说有数据表明, 抖音的推荐系统, 每秒能够处理, 上千万次的用户行为。若将这个数字, 具体到个位数, 那便是, 每天超过1000亿次的推荐请求。没错, 你没看错, 是亿。

你刷到的每一条，都不是偶然。

比这更可怕的是, AI能够评定你的情绪, 当你晚上十一点开启App时, 它晓得你很大可能处于焦虑之中, 在你加班到凌晨两点时, 它知晓你极有可能性去点击那种治愈系景视频, 它竟然比你自身更了解你何时会显得脆弱。

所以别怪自己刷到停不下来。

那不是你的错。

是AI太会了。

打开音乐软件，“每日推荐”为什么总能戳中你

这个问题我问过身边好几个人，大部分人说：我也觉得很神奇。

其实原理没那么玄乎，但确实很厉害。

听歌之际, AI会剖析这首歌的频谱, 还会分析其节奏, 以及情绪曲线。它将你所听的每一首歌拆分成几百个特征, 随后去寻觅跟你听歌口味相似之人的歌单。你并非仅仅在听歌, 你实则在给AI绘制一张属于你自己的声音地图。

比方说, 我昨天聆听了一首冷门的日语歌曲, 今天在推荐之中, 就多出了三首同类型的。我郑重发誓, 我从来都未曾搜索过“日语”“治愈”这些词汇嘞。

但它就是知道。

依照的官方技术博客所述, 其家的推荐系统会将用户划分成几百个“口味组”, 每个组内又进一步细分, 听过的每一首歌, 都会对“口味坐标”产生改变, 这些坐标的精度, 大致是每秒都处于更新状态。

倘若将其替换成数字, 那便是: 全球每个月存在着超过4亿处于活跃状态的用户运用他们所具备的推荐系统。每日所生成的推荐歌单, 要是一张张加以打印, 能够环绕地球好多圈。

哦对呀, 就在于我撰写这段之际, 网易云音乐恰好给我推送了一首歌曲, 那是陈奕迅演唱的《任我行》, 我前一次聆听这首歌, 乃是去年的九月份, 它竟然还记得。

有点可怕。

但也有点感动。

AI翻译，已经不是那个让你笑掉大牙的玩意儿了

约莫五年之前, 我借助翻译将“我今天很难过”译制成西班牙语, 而后又翻回来, 结果变为了“我今天很胖”。

那会儿的AI翻译，就是个笑话。

现在不一样了。

去年, 我为一位朋友翻译一份法语合同, 尝试运用了DeepL, 翻出的句子, 语法不存在问题, 语气的把握也极为精准, 专业术语同样没有出现翻译错误, 说实话, 相比我本科阶段那位法语专业的舍友翻译起来还要更为顺手。

这背后究竟是什么? 那是架构搭建而成的神经网络模型。先不说展开来讲那些精深复杂的技术事宜, 现在咱们探讨一些和实际紧密相关的内容。

现今, AI翻译的准确率, 于通用领域已然超过90% , 某些语种甚至于能达成95%以上, 具体至英译中, 2023年的一项测试表明, AI在新闻类文本方面的翻译质量, 已与人类专业翻译相差不足5个百分点。

这组数据，你可以去查。我没夸张。

当然, 它的确存在问题。它在碰到特别文学化的表述时, 比如说“月色温柔, 像你昨晚的眼神”, 人工智能较大的可能性还是会翻译成为“月光很软, 像你昨晚的表情”。如此一来, 韵味就欠缺些许。

但你要知道，它五年前还在把“难过”翻成“很胖”。

这进步速度，挺吓人的。

你点外卖的时候，AI在替你算时间

我点外卖有个习惯：永远不知道什么时候到。

但那个预计送达时间，其实不是人算的。

是AI。

你进行下单操作, 系统会即刻开始运行, 会询问商家当下是否处于忙碌状态, 今天是否出现降雨情况, 骑手所处的具体位置究竟在哪里, 路线之上是否存在红绿灯, 当前这个时间段周边区域是否属于高峰时段！这些具体信息, 每一秒钟都会产生变化, 然后AI需要在零点几秒的极短时间之内, 精确计算出最为优化的解决方案。

美团的技术团队曾公开过一组数据, 其调度系统每秒得处理超1000万次配送请求, 对于每一个订单的配送路线, AI会算出几千种可能的方案, 而后选出一个耗时最短的。

如果你家住在七楼没电梯，AI还会把这个因素加进去。

你可能觉得，这不就是个时间吗？晚几分钟会死啊？

但是你仔细去思忖一下, 要是每一天几千万的订单全部都依靠人工来进行调度, 那么外卖这个行业根本就不可能会存在。要是没有人工智能, 你在中午所点的饭菜, 极有可能要一直等到下午三点才能够送达。

这不是夸张。

这是事实。

AI在帮你P图，但你可能完全没察觉

如今, 手机相册之中的“人像模式”, 还有“夜景模式”, 以及“消除路人”, 这些统统都是AI。

拍一张夜幕下的景, 光线不足时, AI自动进行补光。拍合照之际, 后面若出现陌生人, AI一键将其抹除不见踪影丝毫不会留下痕迹。拍完一张自拍后, AI会对皮肤进行磨皮处理, 然而却不会向你透露丝毫半点任何丝毫半点儿完全不会有任何透露。

你以为是你技术好。

其实是AI在替你干活。

我进行了一番查询, 自2020年起始, 差不多所有主流手机品牌的相册应用程序都已然内置了人工智能图像处理芯片。到2025年时, 这般的渗透率已然快要接近100%。这也就意味着, 倘若你手中的那部手机不具备人工智能拍照功能, 那么基本上就是五年前的陈旧款式了。

提到具体数据, 在2023年全球手机出货量那儿, 超过85%的机型都装备了AI芯片或者AI图像处理模块, 经过计算, 大概是每年12亿部手机。

每部手机，都在帮你修图。

你在朋友圈所发的那九张图，或许每一张都经由AI进行了手脚改动, 然而你却根本完全看不出来。

这算不算一种撒谎？

我不知道。

但我持有这样的看法, 要是AI能够使得我拍摄出来的照片在视觉美感上更具优势, 那么这也并非被定义为不好的事情吧。

AI看病这件事，比你想象中靠谱

说到这个，很多人第一反应是：AI能看病？别开玩笑了。

但事实是，AI已经在很多医院里干活了。

2024年, 《自然·医学》曾发表过一项研究, 在皮肤科疾病的诊断这项事情上, 具有医疗人工智能之称的AI, 其准确率达到了91%, 然而人类医生的平均准确率却是86%, 5个百分点的此类差距情况, 于医学层面而言已经算是很显著的了。

具体针对某些病症种类来说, 像是黑色素瘤这种病, 人工智能的识别准确比率甚至已然达到了百分之九十七, 然而人类医生的平均识别准确比率却是百分之八十九。

自然, 这并不意味着AI能够替代医生, 它更近似于一种辅助工具, 医生查看一下片子, AI再次进行扫描, 两者相互对照, 以此减少漏诊。

有一位同事, 去年在我们公司, 去做了体检, CT报告显示“肺部结节, 建议复查”, 他觉得心里不踏实, 又前往另一家医院挂了号, 那位医生借助AI辅助诊断系统重新查看了片子, 表明是良性的, 无需过于担忧。

后来复查，确实没事。

那会儿他讲, 他那时尤为感激那位医生。单单而论, 医生背后的人工智能同样助力颇多。

我不是说AI看病就比人好。但至少，它多了一双不会累的眼睛。

写在最后，AI到底有没有在改变你的生活？

写到这里，我突然发现一个问题。

对于这篇文章, 从开头直至结尾, 我未曾借助AI来帮我书写任何一个字。然而, 在我进行写作之时, 所使用的输入法, 它是AI。我用于查找资料的搜索引擎, 它是AI。我检查错别字所依靠的, 同样是AI。

我甚至无法避开它。

它就在那儿。

像一个沉默的、无处不在的影子。

它如何工作你无需知晓, 你只需明白其事, 即它正助力你更高效地用餐, 更精准地聆听歌曲, 更便捷地处理图片, 更迅速地就医看病。

当然，它也在让你刷更多视频、买更多不需要的东西、熬夜更久。

它不是一个好东西，也不是一个坏东西。

它就是那个你每天在用，但从来没认真想过的东西。

可能这就是AI最厉害的地方：

不是让你觉得它厉害。

而是让你觉得，它本来就应该在那儿。

有些事，想多了反而矫情。

算了。不写了。

我去刷会儿视频。