别只盯着ChatGPT了，这些AI模型正在悄悄改变你的日常

最近跟几个做设计的朋友聊天，发现他们都在用同一个工具自动抠图、修背景，速度快得惊人，问起来，他们摆摆手说：“就那个谁……反正不是人干的活。”我听了直乐，其实大家早就习惯了AI在背后帮忙，只是很少去细想，这些“聪明的帮手”到底是怎么来的，又有哪些不同的“门派”。

说白了，这些工具背后都是一套套“训练”出来的模型，你可以把它们理解成不同工种的专业学徒：有的专门学看图和画画，有的专门学听话和聊天，还有的专门学分析数据和做预测，今天咱们就抛开那些难懂的术语,聊聊那些已经渗进我们工作生活里的模型类型。

先说最“出圈”的一类：生成模型。 这大概是目前最热闹的领域了，比如大家写文案头疼时，会去求助的那些文字生成工具，背后大多是语言模型，它们啃了海量的文章、书籍、网页，学到的不是死知识，而是语言的节奏、逻辑和风格，你给它一个开头，它能顺着往下“编”，虽然有时候会胡说八道，但确实能碰撞出不少灵感火花，另一类就是图像生成模型，你输入“一只穿着宇航服的柴犬”，它真能给你画出几张有模有样的图，设计师用来找灵感，普通人用来搞点好玩的头像,已经不算新鲜事了。

另一大类是“理解型”模型。 它们不像生成模型那么爱表现，却在默默干活，比如你手机相册能自动按“人物”、“风景”、“美食”分类，靠的就是图像识别模型，它像是个眼神极好的管理员，快速扫一眼照片，就能打上标签，还有那些客服系统里，能初步判断你问题属于“退货”还是“咨询”的，往往是文本分类模型在打头阵，这类模型不负责创造，但特别擅长归纳和判断，是很多自动化流程里的“螺丝钉”。

预测和推荐模型可能最懂你。 你刷短视频，下一个内容总是有点对你的胃口；电商平台猜你想买的东西，偶尔还真能猜中，这背后就是推荐算法模型在分析你的行为轨迹，它们不像个有感情的朋友，倒像个勤恳的统计员，不断计算着“喜欢A的人通常也喜欢B”这种概率，然后把选项推到你面前，金融风控、交通预测这些更专业的领域，也离不开各种预测模型，它们处理着枯燥的数字,试图从过去的数据里找出未来的蛛丝马迹。

还有些模型，藏在更专门的领域里。 比如语音识别模型，把你说的“嗯…那个…对”转换成准确的文字；机器翻译模型，努力克服着语言之间的鸿沟；自动驾驶系统里，融合了视觉识别、路径预测等一系列模型的判断，它们的目标很专一,就是把手头的一件特定任务做到足够好用。

你会发现，没有哪个模型是“全能王”。一个能陪你侃大山的语言模型，可能完全看不懂一张图表；一个识别猫狗百发百中的视觉模型，你让它写首诗它只会死机。 它们的“能力圈”完全取决于“学徒期”吃了什么“饲料”——也就是训练数据，用大量对话训练出来的，自然擅长聊天；用无数标注好的图片训练出来的,眼神就特别准。

下次再用到某个让你惊叹的AI工具时，或许可以多想一想：它背后是哪一类的“学徒”？它擅长的是什么，边界又在哪里？了解这些，不是为了成为技术专家，而是能更清醒地让这些工具为我们所用，而不是被它们牵着鼻子走，毕竟，工具再聪明，知道怎么用好它的,终究还是我们自己。

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