深耕AI 领域五年，从最初的满心向往、狂热探索，到如今的淡然释怀、清醒认知，这段学习之路，布满了挫败与迷茫 ，也让我慢慢看清了AI的真面目------它从来不是什么能解放我们、改变世界的神奇帮手，学习AI越久，越深刻觉得，它或许只是个可供消遣的玩具。
这份感悟，从来不是凭空而来，而是无数次调试失败 、无数次期待落空 后，沉淀下来的真心体会。最直观的，莫过于近期用AI写程序的经历：需求很简单，用单张照片借助CV2 ，让AI根据声音模拟口型和微表情 ，代码不过300-500行，逻辑也并不复杂。可就是这样一个看似简单的需求，却让我陷入了无尽的内耗 ，也让我真切感受到，学习AI的过程，往往是"期待越高，失望越深"。
AI的不确定性 无处不在，这是我学习五年最深刻的痛点之一。同样的提示词，每次生成的代码都不一样，有的报错连连，有的逻辑混乱；它的遗忘性 更是让人崩溃，和它沟通调试时，一会儿忘了我反复强调的口型精度，一会儿忽略了微表情的自然度，哪怕我耐心补充、反复提醒，它依旧像个记不住指令的孩子，频频出错；更让人无奈的是它的不听话，明明明确告知了核心需求，它却总能精准偏离目标，你越引导，它错得越离谱，来来回来调试了几百次，依旧没能达到预期。
我曾以为，或许只是国内的模型 不够成熟，可试过国外的顶尖模型 后才发现，并无二致。它们同样有着无法规避的不确定性，同样会遗忘关键需求，同样会固执地"不听话"。这种共性，从来不是某个模型的缺陷，而是AI本身的特质------它没有真正的思考能力 ，没有记忆点，更不会理解人类的核心诉求，所谓的"智能 "，不过是大数据筛选 后的概率输出，从来无法做到真正的精准 。就连备受关注的Cognee ，相比传统RAG ，效果确实更优，但依旧没能突破AI的固有局限，意外地无法满足高精准性 要求，其检索相关度也仅能达到92.5%，而且这还是理论上限 ，是实验室里的理想数值，实际应用场景远比实验场景复杂得多，检索相关度只会更低、不会更高。这就难免让人质疑：那么另外7.5%在精准性要求高的场景里，找谁去要呢？更让人无奈的是AI的两难困境------回答稳定，你说不智能；回答智能，你说不稳定，翻来覆去，根本没有真正的解。更让人惊讶的是，GPT 出现3年以来，迄今为止，还没有一个模型可以直接生成一个自动对弈的中国象棋游戏 的代码，看似不算复杂的需求，却成了所有AI的"绊脚石 "，这更印证了它的局限，也让我在学习中逐渐明白，AI远没有我们想象中那么强大。
更让我心累的是，学习AI越深入，越发现它的"不划算 "。想要追求一点像样的效果，就必须投入更高的算力 ，付出更高的成本 ，可最终换来的，却是极低的性价比 ，得不偿失。尤其是在声音克隆 和数字人 领域，这种感受更为强烈，想要实现实时运行 且效果达标 ，根本不是普通配置能支撑的，必须配备更好的GPU卡 ，甚至需要GPU集群 ，成本直接翻倍。就像我这次做的口型模拟，我明明已经看到了AI算力成本居高不下的问题，特意尝试用CV2 实现低成本落地，可即便反复调试几百次，效果依旧不尽如人意，既没能节省多少成本，也没能达到预期目标，投入的时间和精力全都打了水漂。在准确性要求严格的场景 里，AI从来都不可能落地，它的不确定性，注定了它无法承担起"精准"的责任，它的遗忘性和不听话，只会让我们在反复调试、反复提醒中，消耗掉比手动操作 更多的精力。我们以为学习AI是为了让自己更轻松，可到最后才发现，我们反而成了AI的"保姆 "，既要投入额外成本，又要耗费大量精力，小心翼翼地引导、不厌其烦地纠正，只为它能稍微"听话"一点，可大多时候，都是徒劳。
学习AI的过程中，我还深刻体会到一个道理：角度不同 ，对AI的认知也截然不同。要求低 的时候，AI仿佛无所不能 ------写文章、写PPT、写代码，它能快速给出一个初稿，哪怕漏洞百出，也能省去我们从零开始的麻烦；生成短视频、动漫，它能快速拼接画面、生成特效，哪怕同质化严重，也能带来一时的新鲜感。可一旦提高要求 ，它就跟废物 没什么两样，连最基础的精准度都达不到。就像近期爆火的CrawdBoT ，号称功能强大，却连自动刷抖音 这么一个不算复杂的需求都无法实现，与其浪费时间调试它，不如自己写个爬虫，既能实现自动刷，还能完成评价功能，省心又高效。
说到底，AI就和早些年刚出现的点外卖 一样，看似便捷，实则是个需要长期培育市场的伪需求 ------看似解决痛点，可真到了实际使用中，要么达不到预期，要么不如手动操作高效，所谓的"便捷"，不过是被包装出来的假象 。而我们之所以会依赖AI，学习AI，另一个关键点恰恰是人的惰性 ------我们懒 ，不想做那些重复、繁琐、毫无意义的"牛马工作" ，不想在机械的重复中消耗自己的时间和精力。我们用AI写无关紧要的文章、生成消遣性的短视频，不是因为AI有多强大，而是我们想给自己的时间赋予一点轻松的意义，想避开那些消耗自我的琐碎，这也是我们在学习AI、使用AI过程中，最真实的心态。
其实说到底，人生本身没有意义 ，所有的意义，都是我们自己赋予的 。这一点，恰恰能解释我们学习AI过程中的所有执念与释然 ------我们执着于让AI变得完美，执着于让它承载"解放双手 "的期待，本质上是我们想给AI赋予不属于它的意义；而当我们放下执念，接受它的不完美 ，也是我们亲手给AI重新定义了价值 。AI本身也没有什么固有价值，它的价值，都是我们自己定义的：你想让它帮你规避琐碎，它就是一个好用的工具；你想让它实现高难度创造，它就会沦为让你疲惫的累赘。
曾经，我执着于让AI变得更"听话"、更精准，执着于让它在高要求场景中落地，为此耗费了五年的时光，也承受了无数次的挫败，更体会到深入学习AI的心酸 。可现在我终于释怀 ：我们没必要强求AI变得完美，更没必要指望它能在高要求下创造奇迹，毕竟角度不同结果不同，要求低，它无所不能；要求高，它便不堪一击 。而CrawdBoT的尴尬处境，更让我坚定了一个想法：AI如今的很多应用，都是需培育市场的伪需求，看似能解决各种问题，可真到了关键时刻，还不如我们自己手动操作来得靠谱。
有了AI之后的累，学习AI过程中的挫败，本质上是我们自己的执念 造成的------我们执着于让它达到我们的预期，执着于用它实现更高的效率，执着于赋予它本不该有的价值。可当我们放下这份执念就会发现，AI从来都不是用来"拯救 "我们的，它只是我们生活中的一个小插曲、一个小玩具，就像当下很多看似划算的噱头 一样------什么买奶茶、买咖啡送账号 ，无非就是商家的营销套路 ，免费从来都不是福利，只是为了拿到你的账号 而已，一杯奶茶的价格，在正常情况下根本拿不到一个账号，账号的成本 远高于一杯奶茶，所谓的"免费"，不过是用小成本换取大利益的幌子。
写代码时，让AI给出初稿，我们再慢慢修改，省去从零开始的繁琐，避开重复敲基础代码的"牛马工作"；写PPT时，让AI搭建框架，我们再填充细节，节省一点时间，不用机械排版、重复整理内容；闲暇时，让AI生成一段短视频、一幅动漫，当作消遣 。我们依赖AI，学习AI，本质上就是懒，就是想逃离那些毫无价值的重复劳作，不苛求、不执着，接受它的不完美，接受它的"不听话"，反而能收获一点轻松，也能避开被"牛马工作"消耗的疲惫。
五年的学习与深耕，不是让我对AI彻底失望 ，而是让我看清了它的定位 ，也看清了学习AI的真正意义------它不会让我们更轻松，甚至会让我们更累，但只要我们放下执念，根据自己的需求给AI赋予合适的意义，把它当作一个可供消遣的玩具，它就能给我们的生活，带来一点微不足道的乐趣。不必抱怨AI的不确定性，不必纠结于它的遗忘性，更不必生气于它的不听话。它本就如此，没有固有价值，没有既定使命，就像我们本就平凡，人生本身也没有预设的意义一样。
接受AI的不完美，就像接受我们自己的不完美，也像看清那些营销噱头的本质一样；赋予AI简单的价值，就像赋予我们自己简单的意义------人生本无意义，我们活的每一分、每一秒，我们学习AI的每一步，我们对AI的每一份期待与释然，都是在亲手为自己的人生赋予意义。往后，不指望AI能帮我们摆脱疲惫，也不被那些虚假噱头迷惑，只愿我们能坦然赋予自己人生意义，也坦然给AI一个合适的定位，承认学习AI多年的感悟：它或许只是个小小的玩具，在我们疲惫时，给我们一点轻松的消遣，就足够了。