結(jié)果不一致、產(chǎn)生幻覺以及缺乏能夠容忍不準確結(jié)果的用例，已使生成式AI（人工智能）陷入炒作熱度下降的周期。
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專家表示，企業(yè)對生成式AI的興奮勁兒已過，若要重拾熱情，或許需要更好的用例和更準確的結(jié)果。目前，這項技術(shù)正深陷Gartner Hype Cycle（技術(shù)成熟度曲線）中令人擔憂的“trough of disillusionment/幻滅低谷期”。
Gartner（高德納）的高級主管分析師Birgi Tamersoy（比爾吉·塔默索伊）稱，盡管生成式AI對企業(yè)仍具巨大潛力，但隨著各組織在其穩(wěn)健性和可靠性方面遇到問題，一些期望已經(jīng)降低。他補充說，對生成式AI的炒作淡化了要從中獲益所需付出的大量工作。
他表示：“現(xiàn)實可能并非如我們聽到的有關(guān)生成式AI的傳言那樣，即投入數(shù)據(jù)，一切就能神奇地自動實現(xiàn)。在性能、穩(wěn)健性和可靠性方面，需要進行適當?shù)谋M職調(diào)查?！?/span>
Tamersoy（塔默索伊）稱，生成式AI產(chǎn)生幻覺和結(jié)果不一致是導(dǎo)致期望降低的主要問題。因此，一些IT領(lǐng)導(dǎo)者難以找到足夠能容忍不準確結(jié)果的用例。與此同時，AI試點項目的失敗率一直很高。
Tamersoy（塔默索伊）指出：“AI系統(tǒng)難免會出錯。在構(gòu)建解決方案時，圍繞它所采取的提高穩(wěn)健性和可靠性的措施，對成敗有著巨大影響。這需要對這些技術(shù)進行更深入的評估。”
Tamersoy（塔默索伊）補充道，隨著生成式AI處理更復(fù)雜的問題，成本和能源需求也已成為企業(yè)的主要考量因素。他說，在某些情況下，能源成本可能高達數(shù)百萬美元，企業(yè)有時需要權(quán)衡成本是否與收益相符。
一、需要更好的結(jié)果
其他人工智能專家指出，可靠性不足是期望降溫的一個重要原因。基于AI的視頻平臺Doitong的首席執(zhí)行官Dmitry Mishunin（德米特里·米舒寧）表示，生成式AI常常讓用戶缺乏確定性。
他說：“如今，生成式AI就像一場神秘盒子游戲。你可能得到一件杰作，也可能得到毫無用處的東西。而且，即使你得到了一件杰作，也無法保證下次及以后也同樣不會得到無用的內(nèi)容?！?/span>
Mishunin（米舒寧）還認為基于使用情況的定價是一個阻礙。盡管生成式AI免費使用也仍會出現(xiàn)失敗情況，但某些收費模式會加速實驗階段的結(jié)束。他說：“一旦這些服務(wù)開始根據(jù)結(jié)果而非嘗試次數(shù)向我們收費，這個行業(yè)將會騰飛。”
Gartner估計，生成式AI需要兩到五年時間才能走出幻滅低谷期，沿著“slope of enlightenment/爬升光明期”攀升至技術(shù)成熟度曲線中的“plateau of productivity/實質(zhì)生產(chǎn)高原期”階段。Gartner認為，這項技術(shù)在去年達到了過高期望的頂峰，而那時首席信息官們正從嘗試階段轉(zhuǎn)向注重實際應(yīng)用。
二、對智能體缺乏信任
另一個被大肆炒作的AI技術(shù)——AI智能體，目前正處于技術(shù)成熟度曲線中的peak of inflated expectations/期望膨脹期階段；與生成式AI一樣，它很快也將走向幻滅。Gartner的Tamersoy（塔默索伊）稱，對智能體缺乏信任最終會降低人們對它過度膨脹的熱情，這與人們對生成式AI結(jié)果缺乏信任的擔憂相呼應(yīng)。
他說：“你無法自動化你不信任的東西，目前許多AI智能體都是基于LLM（大語言模型）的，這意味著它們的‘大腦’是生成式AI模型，這同樣存在不確定性和可靠性方面的擔憂。如果你想完全自動化某件事，就必須非常信任它。”
基于AI的企業(yè)搜索供應(yīng)商Lucidworks的首席執(zhí)行官Mike Sinoway（邁克·西諾韋）表示，對生成式AI缺乏信任的部分原因在于對智能體存在疑慮。該公司的《2025 State of Generative AI report/2025年生成式AI現(xiàn)狀報告》發(fā)現(xiàn)，只有6%的電子商務(wù)公司部分或完全部署了一種智能體AI解決方案，三分之二的公司缺乏使AI智能體有效發(fā)揮作用的基礎(chǔ)設(shè)施。
他說：“對生成式AI的信心下降，是因為圍繞AI智能體（生成式AI最有前途的應(yīng)用）的期望出現(xiàn)了偏差。領(lǐng)導(dǎo)者們急于部署智能體解決方案，有點操之過急。”
Sinoway（西諾韋）稱，但隨著AI編排和智能體協(xié)調(diào)技術(shù)的發(fā)展，它們最終將釋放生成式AI的潛力。他說：“未來的突破不會來自單個智能體單獨運作，而是來自能將任務(wù)分配給最具成本效益模型的編排系統(tǒng)?！?/span>
在等待新突破的同時，Tamersoy（塔默索伊）建議首席信息官們今后更全面地評估和測試生成式AI工具，以確定最適合其組織的工具。此外，一些組織目前正在同時使用多種AI技術(shù)，以減輕單獨使用每種工具時固有的弱點。
在Gartner人工智能炒作周期的第一階段“技術(shù)萌芽期”中，有一種人工智能技術(shù)是Composite AI（復(fù)合人工智能），它結(jié)合了多種人工智能技術(shù)，如計算機視覺、機器學(xué)習(xí)和智能體等，來解決業(yè)務(wù)問題。Tamersoy（塔默索伊）認為Composite AI是最有前途的新興AI技術(shù)之一，因為它有潛力解決單一AI工具在可靠性等方面的問題。
他說：“Composite AI認可每種技術(shù)都有其自身的局限性和優(yōu)勢這一事實。要構(gòu)建一個成功的解決方案，可能需要結(jié)合多種技術(shù)，以便它們盡可能地彌補彼此的局限性。”
與此同時，戰(zhàn)略投資組合管理公司Planview的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Richard Sonnenblick（理查德·索南布利克）表示，需要進行更多的模型評估。
與此同時，需要進行更多的模型評估，戰(zhàn)略組合管理公司Planview的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家RichardSonnenblick說道。
他說：“我們短期內(nèi)高估了AI的潛力，因為我們沒有模型評估的標準，而且會對話的計算機帶來的新鮮感吸引或迷惑了我們。但我們絕對沒有高估大語言模型在中期和長期的影響力。”
三、潛力猶存
Sonnenblick（索南布利克）預(yù)測，有了更好的評估框架、不斷改進的推理模型以及精心整理的數(shù)據(jù)，生成式AI將帶來巨大的效率提升。
他補充道：“信心缺失在很大程度上是因為我們最初使用ChatGPT時的美妙體驗，與頻繁出現(xiàn)幻覺以及難以將這些模型用于商業(yè)目的的現(xiàn)實之間存在差距。話雖如此，勇于冒險和快速試錯值得提倡。即使每100個生成式AI項目中只有一個能產(chǎn)生價值，但隨著時間推移，這些價值足以證明整體投資是合理的。”
Gartner的Tamersoy（塔默索伊）也認同生成式AI及相關(guān)技術(shù)的潛力仍然巨大。他說：“這些技術(shù)有很多用途。它們能帶來很多價值，但各組織需要進行適當?shù)谋M職調(diào)查，以確保其解決方案能高效運行并帶來商業(yè)價值?！?/span>
作者：Grant Gross（格蘭特·格羅斯）
Grant Gross（格蘭特·格羅斯）是CIO的資深撰稿人，是一名長期的科技記者。他曾擔任華盛頓記者，后來擔任IDG新聞服務(wù)的高級編輯。在他職業(yè)生涯的早期，他曾擔任Linux.com的總編輯和科技職業(yè)網(wǎng)站Techies.com的新聞編輯。在遙遠的過去，他曾在明尼蘇達州和達科他州的報紙擔任記者和編輯。
譯者：寶藍
由于在現(xiàn)實應(yīng)用中暴露出結(jié)果不一致、頻繁產(chǎn)生幻覺以及缺乏能夠容忍不準確結(jié)果的用例等核心問題，企業(yè)對生成式AI（人工智能）的狂熱興奮期已過，該技術(shù)正進入Gartner（高德納）技術(shù)成熟度曲線中必然的“幻滅低谷期”。這種期望降溫同樣影響著被過度炒作的AI智能體，其根本原因在于對基于大語言模型（LLM）的AI系統(tǒng)缺乏信任，因為“你無法自動化你不信任的東西”。因此，要走出幻滅期并最終實現(xiàn)生產(chǎn)力，AI產(chǎn)業(yè)需要在未來2-5年內(nèi)，通過更優(yōu)的模型評估框架、更好的AI編排技術(shù)以及發(fā)展如“復(fù)合AI”（結(jié)合多種AI技術(shù)以彌補單一技術(shù)缺陷）等新路徑，來系統(tǒng)性地提升其可靠性與穩(wěn)健性。對CIO（首席信息官）而言，這意味著需要進行更深入的盡職調(diào)查，并堅持“快速試錯”，在大量實驗中尋找真正能創(chuàng)造價值的應(yīng)用。
從“期望膨脹的山峰”滑入“幻滅的低谷”，是每一項顛覆性技術(shù)的成年禮。
