Prompt逐步失效！全自动AI模型还有多远

AI的应用场景越来越广泛，正在演变为交友软件，一年后对面和我聊天的可能就是AI网友。但随着AI技术的不断进步，我们也开始注意到一些潜在问题，尤其是“Prompt逐步失效”现象。

这一问题引发了广泛的关注，也让我们重新审视真正的全自动AI模型离我们还有多远。

AI发展，但危机重重

在大规模预训练模型不断迭代更新的背景下，生成式AI得到了越来越广泛的应用。很多用户在使用这些模型时，逐渐产生了类似的疑虑：曾经精准有效的提示词，现在却逐渐失效。具体而言，无论是要求生成某个方案，还是进行创意设计，AI的回答往往变得模糊不清、缺乏条理，甚至出现大量模板化的套话。

这种现象并非用户感知错误，而是AI正面临“Prompt逐步失效”的潜在危机。以2023年发布的GPT-4为例，当时业内普遍认为“提示词工程师”将成为未来的热门职业。那时，AI能够精准解析复杂的指令，进行角色扮演或生成专业文案，给人留下深刻印象。然而，仅仅半年之后，曾经被视为“魔法咒语”的提示词逐渐失效。以新媒体行业为例，曾依赖“角色扮演 + 结构化指令”批量生成创意文案的团队，最近却频繁遇到AI拒绝提供具体建议的情况。

这种失效，表面上看似是AI模型的能力下降，但实际反映的是AI伦理审查与内容审核机制的日益严格。由于使用者过多，许多细致入微的提示词被误判为潜在的风险指令，限制了生成内容的多样性和深度。

Prompt 的未来是简化

模型在不断迭代，特别是在生成式AI的使用过程中，尽管某些精确且复杂的提示词逐渐失效，但这也促使了模型在不依赖过于严谨或复杂的语言时，能够更加自然地生成有用和相关的输出。这种“Prompt退化”反而可能让AI更具创造性和适应性。

在新媒体行业，许多团队曾依赖复杂的“角色扮演”与“结构化提示词”来生成创意文案。例如，曾经要求AI在提示中明确指出目标群体、市场趋势、情感调性等具体元素，才能获得精准的创意输出。然而，随着时间的推移，AI模型开始“退化”，不再需要如此详尽的指令。

如今，团队可能只需给出一个简单的提示，比如：“给我一个吸引年轻人注意的环保主题文案。”在“退化”后的模型中，AI能够基于其大规模的训练数据和日常的内容生成经验，自动理解并生成出符合年轻群体情感的文案，甚至能够自然地融入时下流行的文化元素和幽默感，而不必依赖详细的背景信息或过于复杂的框架设计。

这种变化虽然看似简化了生成过程，但却在许多场景下提高了效率，同时降低了对精确指令的依赖。这意味着，在实际操作中，用户和AI之间的互动更加直接、灵活。AI不仅能够理解模糊的任务要求，还能够根据任务上下文和文化背景做出恰当的推测，从而提供高度相关的创意建议。

全自动？不，还有技术瓶颈

要实现真正的全自动AI，我们仍面临一系列技术瓶颈亟待攻克。

就目前的AI模型依赖大规模标注数据进行语言学习，使得它们能够在有限的框架内模仿人类语言。然而，当遇到如“策划一场吸引00后转发的环保活动”这样的复杂指令时，AI往往只能给出表面化的回答，缺乏深入的文化洞察与创意。这就像翻译软件在面对具有高度语境和文化色彩的“yyds”时一样，AI依然难以进行精确的理解与输出。

多模态协同曾经也犯过愣，早在2024年2月， Google Gemini 曾经生成一张北极熊图像时，得到了一头黑熊的图。这种现象表明，当视觉、文本、语音等多种数据交织在一起时，AI的多模态协同处理仍然存在潜在的误差和矛盾。而在Gemini更新后，我问1973美国开国元勋时还是有不“靠谱”的是发生，在百科上史学家 Richard B. Morris 在1973年指明开国元勋的七个关键人物：约翰·亚当斯、 本杰明·富兰克林、亚历山大·汉密尔顿、约翰·杰伊、托马斯·杰斐逊、詹姆斯·麦迪逊和乔治·华盛顿。 Google Gemini给我的只有五位，我们用AI获得靠谱信息还有很长的路要走。

此外，AI的长期记忆能力仍显不足。以文心一言4.5为例，早在3月17日和它聊天透露过我的职业是插画师，喜欢科幻和养猫。虽然过去两个月，我也是翻记录才想起来曾经交过心。这种短期记忆的局限性，源自于Transformer架构本身的设计，它的注意力机制使得模型在处理单一任务时表现优秀，但在持续状态记忆和跨任务关联方面仍存在不足。

尽管面临诸多挑战，AI技术也在不断进步，且已有一些突破性进展。

半程马拉松暨人形机器人半程马拉松鸣枪开跑，标志着Prompt具备一定的自动化处理。但具身智能目前仍面临诸多挑战，数据获取是其中的关键问题之一，高质量的机器人数据集稀缺，且仿真数据与真实环境之间存在较大的差距。此外，模型的泛化能力、实时推理效率以及硬件成本等问题，也在一定程度上制约了具身智能的广泛应用。尽管如此，随着技术的不断迭代和创新，这些问题有望在未来几年内逐步得到解决。

有瓶颈，就有新进展

认知架构的创新也为全自动AI带来了新的希望。前段时间扣子空间的火爆，也是为互联网打工人送了一份大礼，每个人都可以拥有定制化的私人助理。扣子空间的 AI Agent 协同不仅仅带来了架构的创新，更加令我们觉得全自动AI模型已经实现了。

在拿到内测码的第一时间，我就生成了关于广州五一的旅游攻略。当我输入简单指令后，系统会自动完成需求分析、任务拆解、工具调用与结果生成，支持从网页到文档等多种输出形式，极大提升了工作效率与执行力，其核心功能和特点体现了AI Agent协同的独特优势。扣子空间的MCP扩展体系为未来的功能扩展和业务创新提供了良好的基础，也为AI自动化提供了一定的参考方向。

从Prompt设定目标到MCP，传感器的革新也为多模态提供了更多载体，人机融合是一种更为深入的人机协同模式，它强调人与机器的深度融合，形成一个紧密协作的整体。机器不仅能够执行人类的指令，还能够理解人类的意图、情感和需求，与人类进行更加复杂和高级的交互。例如，在医疗领域，手术机器人可以辅助医生完成显微操作。人机协同的新模式为各个领域带来了新的机遇和发展动力，能够显著提高工作效率、提升产品质量、促进创新等。然而，人机协同也面临着诸多挑战，包括技术层面、伦理和法律层面以及社会和人类层面的挑战。

未来展望：全自动AI的曙光与挑战

就目前我们面临着Prompt逐步失效和技术瓶颈等问题，但全自动AI的未来并非没有希望。随着技术的不断发展与创新，许多当前的难题将逐步得到解决，真正的全自动AI也将逐渐成形。

在未来的3年内，AI将在代码生成、客户服务和营销等领域占据主导地位。预计全球生产力工具市场的规模将以每年45%的速度增长。而在5到10年内，工业4.0和智慧城市将成为全自动AI应用的主要战场。想象一下，未来的城市大脑能够自动调整交通、能源和应急资源，我们只需输入一句话，“让这座城市更加宜居”，AI就能自动完成其余任务。

然而，最关键的突破或许仍将在某个实验室里悄然发生。当AI能够在无监督任务中超越人类专家时，自动化+经济将迎来爆发式增长。到那时，AI与传统企业资源规划（ERP）和客户关系管理（CRM）的深度整合将成为常态，个人则需要掌握Prompt工程与多模态交互设计的技能。而政策制定者也将开始着手研究算法的伦理和跨境数据流动的法律框架。

尽管这场革命不会使所有人失业，但它将重新定义“工作”的内涵。当AI具备真正的思考能力时，我们必须重新思考如何与AI共处：是成为AI的设计师，还是在算法的主导下成为工具的一部分？答案或许就在我们现在输入的每一条Prompt中。