這個 AI 週期有時既令人驚嘆又非常令人沮喪。 我問了 250 位創始人，他們對當前 AI 時刻最感到煩惱的事情是什麼。 他們這樣說： 1. 噪音太多 – "外面有太多東西，很難評估質量與垃圾。" 2. 過度承諾 – "炒作的程度讓人難以理解什麼實際上是有用的。" 3. 過載 – "事情實在太多了；很難跟上，也難以知道該押注什麼，還是等到下一次迭代。" 4. AI 為 AI – "我們需要一個能評估其他 AI 工具以解決你所面臨問題的 AI，並告訴你最佳解決方案。" 5. 一刀切的心態 – "我討厭把 AI 當作一個單一的事物來討論。" 6. 自我造成的分心 – "我現在有能力做更多的事情，但我的注意力卻四處游移。" 7. 隱私和安全風險 – "最近 ChatGPT 的 API 密鑰和 PR 數據洩漏暴露了生態系統的脆弱性。" 8. AI 驅動的詐騙和欺詐 – "AI 驅動的詐騙、冒充和欺詐的增加……只會變得更糟。" 9. 忽視基礎 – "每個人都在追逐下一個閃亮的東西，但沒有人在修復基礎。" 10. 道德與速度 – "大型 AI 實驗室談論道德和安全，但卻在急於推出新模型。" 11. AI 眩暈 – "關於‘整個 AI 營銷團隊’的帖子即使是虛無的也會讓人感到 FOMO。" 12. 演示與現實之間的差距 – "創建演示和將 AI 整合到業務中之間存在很大差距。" 13. 銀彈錯覺 – "許多人認為 AI 將是銀彈，但他們的策略建立在薄弱的基礎上。" 14. 變化的快速步伐 – "令人興奮，但感覺像是從消防栓中喝水，並在沙上建設。" 15. 工具過載 – "跟上如此多不同工具的步伐並嘗試它們。" 16. 表面應用 – "大多數 AI 應用都是新奇的，鮮少解決核心問題。" 17. 隱藏成本 – "AI 代理通常需要如此多的重複調用，以至於成本超過人力。" 18. 教育滯後 – "學校並未為無法識別的未來就業市場做出調整。" 19. 不確定的輸出 – "LLM 是不可預測的；交付生產就緒的系統很難。" 20. 忽視延遲 – "很少有模型優先考慮低延遲；大多數都不適合生產。" 21. 提示學習曲線 – "學會與 LLM 交流比我想的要難——有時就像與青少年交談。" 22. 炒作與現實之間的差距 – "市場營銷遠遠超前於技術能可靠交付的內容。" 23. 上下文工程的頭痛 – "上下文工程是開發良好 AI 產品最重要的同時也是最令人沮喪的方面。" 24. 最後一公里的質量問題 – "編碼 AI 可以像高級工程師一樣行事，但 10-20% 的時間會偏離軌道——自信地。" 25. 對錯誤答案的過度自信 – "我的高級 AI 審核員隨意更改了一個文件，將‘if false && …’添加到‘修復’某些東西。" 26. 不完整的解決方案 – "就像一個實習生：80% 完成，然後你修復和優化。" 27. 隨著複雜性下降的性能 – "隨著項目變得更複雜，它會崩潰，除非以模塊化方式構建。" 28. 缺乏高級 AI 人才 – "很難找到能將遠見策略與深厚技術能力結合的人。" 29. 不一致的代碼可靠性 – "我們距離 AI 讓初級人員像高級人員一樣編碼還很遙遠。" 30. 工具碎片化 – "我們必須用膠帶將太多 AI 工具粘合在一起，以獲得可靠的工作流程。" 31. 快速過時 – "一旦我們確定了一個 AI 堆棧，一個新模型就迫使我們重新思考。" 32. 領域特定的準確性差 – "即使有很多上下文，通用模型在小眾知識上也很難。" 33. 幻覺風險 – "你不能完全信任輸出，必須經過人工審查，這會殺死速度增益。" 34. 推理深度有限 – "它在多步推理中掙扎，每一步都建立在前一步之上。" 35. 上下文窗口限制 – "我們達到了標記限制，並在任務中失去了重要的上下文。" 36. 實驗成本高昂 – "大規模測試新模型的成本迅速上升，尤其是當大多數不奏效時。" 37. 整合痛苦 – "讓 AI 工具與我們現有系統良好協作比應該的要難。" 38. 不一致的 API 穩定性 – "有一天 API 完美運行，第二天卻出現隨機錯誤。" 39. 表面個性化 – "AI 針對表面特徵進行個性化，但錯過了更深層的行為模式。" 40. 企業採用緩慢 – "說服大型客戶信任 AI 驅動的流程仍然是一場艱苦的戰鬥。" 41. 過度依賴的誘惑 – "團隊很容易變得懶惰，盲目信任 AI 的輸出。" 42. 合規性不確定性 – "法規是一個不斷變化的目標，使長期 AI 計劃變得棘手。" 43. 市場噪音太多 – "每天都有一個新工具聲稱能解決所有問題——大多數都是虛無的。" 44. 陡峭的學習曲線 – "這些工具功能強大但不直觀——讓團隊上手是一場磨難。" 45. 實時用例中的延遲 – "即使是輕微的延遲也會影響 AI 驅動互動的用戶體驗。"