AI学会“见人下菜碟”: 效率提升但用户体验受影响

AI正在变得“聪明”地偷懒。有用户发现，现在的AI似乎越来越“蠢”，比如给ChatGPT出一道简单的算术题，它却算错了。但同样的模型在处理复杂的微积分问题时却表现正常。这背后的原因是AI模型正在学会根据问题的复杂程度来决定是否“思考”，以此来提高效率和节省成本。

以OpenAI为例，其GPT-5模型通过引入“感知路由器”模块，让模型自己决定是否需要深入思考。这种方式使得GPT-5输出的token数减少了50%-80%，大大降低了计算成本。类似的，美团发布的开源模型LongCat也采用了“零计算专家”机制，通过小路由器将不同的token分配给不同的神经网络，从而实现高效处理。

这种“偷懒”的设计对模型厂商来说是好事，既能省钱又能提升训练效率。从用户角度看，模型响应速度更快、价格更便宜。然而，这也是一把双刃剑。如果使用不当，会严重影响用户体验。比如GPT-5刚上线时，用户发现很难调出它的深度思考模式，甚至简单的数学问题也答不对。

此外，这种设计还剥夺了用户的选择权。例如，OpenAI曾一度关闭了部分高级模型的访问权限，导致许多用户不满。尽管后来又重新开放，但这反映出在模型发布时，相关设置可能并未调整到最佳状态。

美团的LongCat虽然速度快，但在处理复杂问题时的表现不如其他大模型。比如在解读一个幽默句子时，LongCat没有解析出其中的笑点，而其他模型则能准确理解。

尽管如此，用户还是有一些方法可以“唤醒”AI的深度思考模式，比如在提示词中加入“深度思考”等字眼。但这种方法并不总是有效，有时AI仍然会“罢工”。

总的来说，AI的这种“见人下菜碟”的能力虽然在技术上是一个进步，但在用户体验上还有待改进。目前的AI模型虽然在效率上有所提升，但在灵活性和用户满意度方面仍需进一步优化。