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被《用户吐槽“越来越难》用”“频频出错”,AI开始偷懒了?
来源:红网 编辑:郑铭淑 2026-06-09 05:17:58
被《用户吐槽“越来越难》用”“频频出错”,AI开始偷懒了?

  AI,开始偷懒了?

  中新经纬6月3日电 (谢婧雯)“以前上传PDF让它翻译,页面会变成左右两栏,右边原文,左边逐句翻译,但现在没有了。即使明确要求逐句翻译,出来的也只是梗概。”文字工作者关佳怡(化名)近日发现,她此前常用的某AI智能对话问答助手使用体验正明显下降。

  近期,社交平台上像关佳怡一样吐槽AI“越来越难用”“频频出错”的用户不在少数。AI,真的不好用了吗?

  AI助手不行了吗?

  余京生(化名)主要使用AI辅助软件开发。他告诉中新经纬,2025年他使用ChatGPT时,只要提出需求,模型就会尝试不同解决路径,给出的代码基本方向无误,他只需要小修小补。

  但现在,即便他把要求描述得非常细致,“ChatGPT也像一个机械执行者”,还会频繁出现语法错误。并且模型不会自我检查,反而偏执地认定失败是硬件环境所致。

  “总之退化了很多,我用Grok和DeepSeek等工具也感觉明显。目前ChatGPT代码能力仍然最强,但用着很吃力。”余京生说。

  付费使用DeepSeek、Kimi的宁泽(化名)在社交媒体发帖称,DeepSeek最近晚上“降智”得厉害。他向中新经纬解释,白天让模型写代码经常一遍过,但到了深夜,类似难度的代码需要反复修改几次才能通过。此外,模型还容易遗忘他前两轮提出的要求。

  早在2026年1月,便有用户开始反馈AI的“不对劲”,主要表现为套话变多、回答表面和分析变少。社交平台上“感觉AI变‘懒’了”的话题下,用户称,DeepSeek和豆包一年前的回答会给到很多意想不到的启示,但现在倾向于用一些套话匆匆收尾。众多网友附议:“AI很套路”“回答没有增量内容”“换汤不换药”。

  降智还是偷懒?

  中新经纬注意到,DeepSeek新推出的“专家模式”现在已无法上传文件,官方此前提示“擅长复杂问题,资源紧张,不支持文件上传”。在使用快速模式时,中新经纬发现,目前要求DeepSeek翻译长文本PDF,它也会直接提示超出能力范围。此外,近段时间以来,DeepSeek多次因为“崩了”登上微博热搜。

  5月27日,中新经纬在DeepSeek对话框输入“有用户反映你越来越难用了,是因为降智了还是偷懒”。模型思考9秒后回复称,这是现实的无奈和成长的烦恼,并将问题归咎于“算力成本”“安全困境”“迭代阵痛”三方面原因。

  DeepSeek回复 图片来源:DeepSeek网页对话

  相比DeepSeek的认真解释,豆包面对质疑则选择重新干活证明自己。关佳怡提到,她让豆包翻译文档,AI偷懒被质疑后,又重新恢复按照原来的格式规范完成了任务。“这玩意儿也会偷懒,学什么不好!”她吐槽。

  豆包在被质疑后重新干活 受访者供图

  对于用户使用AI体验变差的情况,Kimi则将其归于模型版本更新、上下文复杂度、提示词影响三方面原因。

   Kimi回复 图片来源:Kimi网页对话

  5月29日,中新经纬致电豆包官方客服询问AI执行任务时准确度下降的原因,客服解释这是模型升级所致。因为模型在不断提升,过程中会出现一些小差错。

  截至发稿,DeepSeek官方尚未就中新经纬关于AI故障原因的咨询邮件作出回复。

  体验感下降,问题出在哪?

  艾媒咨询发布的《中国AI大模型市场发展状况及用户行为调查数据》显示,在2026年中国消费者认为目前AI大模型存在的缺陷中,“无法实时优化(给出错误反馈后无法通过自我修正实现自我成长)”以45.81%的占比位居首位。“推理能力较弱(需要逻辑、数值推理等复杂问题时表现不佳)”以43.21%的占比位列第二,“灾难性遗忘(问题求解阶段,无法记住处理过的数据或场景)”以42.62%紧随其后。

  业内人士分析认为,用户体感层面的模型“降智”,更多与企业的商业化选择和算力资源紧张有关。

  赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师韩子哲对中新经纬表示,除Transformer架构固有的长文本性能衰减、AI生成内容回流带来的训练数据污染等技术局限外,商业考量是当前多款大模型“降智”的主要原因。

  值得注意的是,大模型市场的价格战正愈演愈烈。5月22日,DeepSeek宣布旗舰模型V4-Pro的API价格永久下降75%。5月27日,小米紧随其后宣布MiMo-V2.5系列API永久降价,最高降幅达99%。

  韩子哲解释,面对日益上行的Token成本压力,部分厂商引入了动态推理预算、缓存优化及路由降级等技术手段,优先保障系统的整体吞吐量与响应速度,以在时延与成本之间寻求平衡。这种通过缩减单次推理深度来控制运营成本的隐性调整,实际上是以牺牲模型在复杂任务上的表现,换取规模化服务的可持续性,最终直观体现为用户体验的明显下降。

  不过,也有业内人士提出不同看法。一家模型企业的相关负责人向中新经纬表示,模型本身的能力从发布时就已设定,不会因使用一段时间而自动降级。对于用户体感变差的现象,他归结为四方面原因。

  一是长程任务正成为主流,此前习惯分步走的用户,受上下文环境影响,容易体验不佳;二是模型上下文越来越长,超长任务要求调用小模型辅助,不同版本间的协作容易出现偏差;三是模型与开发平台(即“脚手架”)的磨合不够好,后者当前更新太快;四是用户在不同平台之间切换使用模型,经过中转环节,体验自然不如原生平台流畅。

  极佳视界联合创始人、首席科学家朱政也指出,当前模型企业的算力已难以支撑海量用户的复杂任务需求。“以前大家主要用大模型进行简单聊天,消耗算力较少。但现在,AI被当作一个可以干活的工具,消耗的Token是海量的。”

  朱政表示,用户规模的暴涨,导致算力资源空前紧张。他向中新经纬透露,其公司租用算力卡的等待时间,已从去年的一两天延长到如今排一两周都不一定有资源。

  在朱政看来,像豆包这类模型开始分层收费,其实是好事。对经济条件允许的用户而言,这能保障其专业化需求、提高效率;对企业来讲,也能合理分流,保证免费用户的基础聊天不受影响,同时让商业模式更加清晰。

  (更多报道线索,请联系本文作者谢婧雯:xiejingwen@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)

  (文中观点仅供参考,不构成投资建议,投资有风险,入市需谨慎。)

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