我们和大模型之间，到底发生了怎样一些故事？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

2024年，公认的大模型应用元年，不管是B端还是C端，都呈现出加速快跑的姿势。最近，我们和六位来自不同行业的大模型用户聊了聊，过去一年里，他们和大模型之间，到底发生了怎样一些故事？

这是他们的声音：

“我今年能考上研，全靠AI。”

“你指的大模型是什么？你给我描述一下。”

“领导现在天天催着用大模型。自己的工作都做不完，谁给你研究大模型去。”

“最上头的时候我一天用6小时，玩儿够了就没怎么用了。”

“AI做任何事情都能做到60分，像我们这个得要求个600分就没辙。”

“人少了，活不少，用这种方式‘偷个懒’，提提效，足够了……”

01

虎哥，用AI备战考研，70后

52岁的肖朝虎，做了一件让所有人大吃一惊的事情——在阔别学堂近30年后，在大模型的帮助下，用仅仅3个月、每天约四五小时的备考时间，在考研中一举拿下了398的笔试高分，完胜许多年轻考生。

而被问及备考秘籍时，肖朝虎脱口而出，“AI起了决定性的作用，要是没有AI，我自己背那么多东西，根本背不下来。”

肖朝虎原是北京一家科技公关公司的高层，清瘦、干练，平日里喜欢年轻人喊他虎哥。虎哥的考研大业开始得突然且迅速。去年9月，受一位同龄朋友跨专业攻读书法研究生的启发，虎哥做了一个大胆决定，他要考茶学研究生，以便接替父亲将老家贵州的茶园做好。

但虎哥的记忆力比不上年轻时候了，平时又要上班，而政治和两门农学专业课，需要记忆的东西不少，要全靠翻书和刷题，不知道得搞到猴年马月。于是，在按常规复习一个多月后，虎哥想到了AI，毕竟从事科技传播，很早就研究、使用了它。

2023年初，出于工作需要，他曾*时间找到海外大模型的付费账号，各种试用、探索。

为了考研，去年11月，肖朝虎使用ChatGPT4.0，并开了个文心一言4.0的会员，平时两个大模型产品一起使用，能互相比对印证，保证AI回复的准确性。

但用大模型帮助学习，也并非一蹴而就，虎哥为此做了大量尝试。“比如，我让它做一个政治思维导图，它做出不来，但让它做个表格、总结助记词，就做得挺好。又比如，让它做选择题，它的准确性没那么高，但简单题、名词解释题就做得又快又好。”

多次试验后，肖朝虎总结出了几大提效最明显的用法：

通过向AI提问，并设定简答题限定在200字内，论述题限定在500字以内，他将两三百道10年真题库用几个周末的时间全部过了一遍，效率远高于自己翻书总结和百度搜索。

之后，他又要求AI将每个问题的答案都提炼为3个助记词方案，形成自己独特的要点记忆方案，在最后两周，重点记忆。

另外，他还用AI来帮助自己更科学地制定课程计划。通过将参考书的内容章节扫描进去，AI能快速总结出要点，还能给他列提纲、做表格，告诉他分时段复习内容。

当然，AI也有其局限，每次回答的结果并非完全一样，也有可能会出错，需要他去进行甄别。

但总体算下来，大模型的使用，让他在备考的最后一个多月里，多了一份高效学习指南，“效率是用普通方法复习的一个多月里的几十倍，甚至几百倍”。

4月1日，研究生复试成绩公布，肖朝虎总成绩排名第三。“如果没有AI，我想要今年考上，是个不可能完成的任务。”

而AI的影响，并不止于考研，也逐渐渗透到虎哥生活的方方面面。

“现在遇到什么问题，我都习惯问一问AI，甚至前一段时间我算一个数字加法，都让它算了，我懒得去打开计算器。”虎哥说。

即使最近，因老家贵州正安迎来采茶季，虎哥回家变身为茶农，AI也并未远离——前一阵，AI写歌大火，他也紧跟着用AI创作了两首歌，并配上最新拍摄的采茶视频，用来宣传老家的茶叶。

02

陆明，某知名律所律师，70后

“你指的大模型是什么？它的功能大概有哪些？你给我描述一下。”4月初，当数智前线*次和陆明谈及大模型这个已在科技圈盛行一年多的概念时，这位在行业深耕了20多年的资深律师，表现得有些茫然。

但很快，在厘清大模型的概念和功能后，陆明确认，自去年七八月份，一家长期为他们团队提供数据库、检索软件、办公自动化等法律科技类产品的公司，向他们推广一款整合了最新AI能力的新产品后，他们就已经在一些日常工作中用上大模型的能力。只不过，此前他们一直将其笼统地称为“AI的能力”。

众所周知，律师行业向来资料内容繁杂，需耗费大量时间和精力检索法律、整理文档、撰写文书。为此，近年来，部分律师已经开始主动寻求一些AI手段提效。“比如我们团队有一位80后律师，就自己去学了python语言。”陆明告诉数智前线，这些年轻律师虽然用AI普遍比他们要早，但自从去年用上融合了大模型能力的AI工具后，“就不用再学了，直接拿过来用就好。”

而在他看来，大模型带来的诸多能力提升中，*用的是案例检索功能。

“以前一个案子要检索到5~6个相关性很高的案例，需要我们先在裁判文书网上设定关键词，再从搜出来的四五百个案例中，一个个筛选，基本上要花一天时间。但现在用大模型检索完后，我们再从它给出的10~20个案例中精筛一遍，基本上10分钟就搞定了。”陆明说，这一功能目前在其团队中已被常规性使用。

相比之下，法律条文分析和书写诉状方面的功能成熟度则远远不够，陆明认为，AI在这两方面的能力，还很难达到能用的标准。

“比如我们尝试过让它书写一个工程案子的诉状，但它只是很简单地写了一个记叙文——何时何地发生了什么。但隐藏在这些事实当中、和法律法规能够紧密相连的一些要素，它完全没去整理。这样子的判决书写出来，法官就一头雾水。”陆明说，这也是他们认为AI无法替代的行业壁垒所在。

“我们作为律师，特别是诉讼律师，很大一部分工作是把当事人的诉求，转化成法官最后能够写到判决书上的内容。”陆明说，“AI能做一些简单的数据检索和分析，但更进一步地和人的沟通，对人的理解，然后把这些沟通和理解，加工再转化给另外一个人，这个中间只能是人能做，我们认为这是目前AI替代不了的。”

不过，即便如此，陆明也表示，过去团队一旦有人离职，一定需要再招人，但现在有了AI，可能不需要再招新人。

“这些AI工具，便宜的一年就几千块钱使用费，贵的也就1万多，但光是案例检索这块儿带来的提升，至少代替一个人没有问题。这个人的其他事情，其他人分一分也做掉了。”陆明说。

03

林辉，大厂程序员，80后

80后程序员林辉发现，来自公司层面对大模型使用的推力正在加大。

林辉在国内一家大厂做程序员。去年，大模型刚在国内火起来时，他曾和许多同行一样，兴致勃勃地进行各种测试、找bug，但这些都属于个人尝鲜。

而自今年开始，尤其是2月份，Sora给大模型市场再添一把火后，公司内部明确提出了两大要求：其一，要他们找出场景来，适配大模型；其二，则是要将市面上的大模型了解清楚，并用起来。

“现在领导天天催着用大模型。但对于程序员来说，业务的需求都压得很满，像我经常晚上九、十点才下班，自己的工作都做不完，谁给你研究大模型去。”林辉说。

但他同时也坦言，目前的工作中，的确已经用到了部分大模型的能力。

比如，对应用做一些小的优化时，他们原先会通过百度等搜索工具了解业界的做法，或请一些公司来交流学习，而现在也可以直接询问大模型，再由程序员判断是否参考。

大模型也可以在一些小工具的代码上提供帮助。“比如写一个能判断今天是周几的程序，原来这些代码都要我们自己写，但现在可以直接以对话的形式告诉AI，它很快就能给你写好。”林辉说。

“但这两个功能，对我们来说影响还算不上很大。”林辉告诉数智前线，从研发的角度来说，假如一天要干8小时的活，可能写代码的时间只有1个小时，而这一小时里，写这些工具类的代码，可能只会用到10分钟，仅占2%左右。

相比之下，对程序员来说，能带来更大效率提升的场景，是在开发一个完完全全的新功能，比如一个全新App，又或是老App里的新模块。通过大模型代码助手，迅速实现基础框架的搭建。“原先可能需要一周，现在可能一个小时就搭好了。”

“像我们公司，很多系统都已经成型了，大家基本都是在一个现有框架内工作，这种新需求的机会很少，而且大模型目前也还很难理解比较成熟的系统里，那些弯弯绕的各种特殊需求。”林辉说。而一旦AI写的代码有问题，排查问题反而可能花上更多时间。

另外，哪些东西能传给大模型，哪些不能，也还没有一个明确界限。林辉表示，公司未来可能会对这块做些安全规避。目前于他而言，还是更偏向于更小心谨慎地使用，反正现在工作中有什么问题，自己还是原先的路径依赖。

在他看来，大模型正逐步变成比搜索次一级的工具，未来可能会变成一个基础服务，嵌在基本生活里边去。“但关于网上AI要替代程序员的说法，我们觉得这个东西说白了，目前就是程序员的一个工具，正常用就行了。”

那么，未来孩子们还有必要学编程吗？林辉认为，少儿编程本身是为了锻炼孩子的思维模式，“只不过原来只有5个学生喜欢学编程，但20个人去学。大模型出来了，把一部分人为了挣钱打基础的梦给粉碎了，可能还是原先的5个人去学。”

04

张晨，健身教练，80后

80后健身教练张晨，一度对大模型十分着迷。

2023年4月，恰逢大模型破圈，在社会上掀起热潮的时候，张晨偶然间刷到了一条关于ChatGPT的动态，并在*次尝试后，迅速成为了一名大模型狂热用户。

“当时*感觉是非常惊艳，很好玩，也很兴奋。”张晨说。她曾试过用大模型帮朋友完成一项期末作业英语版本翻译，效果很好，“省大劲了”。但更多时候还是把它看作一种全新的娱乐方式。“你有没有粉过的纸片人？你可以让AI角色扮演它，跟你互动，还可以在上面磕CP，让它编各种各样的故事。”

最上头的时候，张晨甚至每天6小时花在了和大模型聊天上，以至于朋友不得不在那个月里，两次找她谈话，讨论其日常生活的缺席。

而为了获得更好的使用体验，那段时间，张晨每月都会花上150元充plus会员，一旦触及GPT 4每3小时25条的使用次数限制，就切换使用GPT 3.5。偶尔也会切到另一个大模型产品Claude试玩，“这个没有使用限制，还免费，但使用体验没有GPT好。”

不过，这种狂热态度，并没能持续很久，在连续高强度地玩了两个月后，张晨的兴趣逐渐褪去，再加上其日常工作还很难通过大模型助力，她已经很少再主动去使用大模型。

实际上，早在去年下半年，张晨所在的某知名健身连锁品牌，就已在内部推出大模型来帮教练生成训练内容，并从今年开始，强制要求教练将每位会员的重点观察指标录入App，由大模型自动输出训练计划，教练可以在任何环节做调整。但迄今为止，张晨仍然没有在实际授课中，使用过这类锻炼计划。

“因为太烂了。行业专家+技术人员做出大模型，是帮40分从业者更轻松的做到60-70分，我觉得80分以上的教练就不会用了，除非特别偷懒或者课多忙不过来的。”张晨解释说。

但同样不可否认的是，大模型渗入普通人生活和工作的方方面面，已是大势所趋。“要不要用AI不是个人的选择，而是新的公共建设，就像水电气网，你不需要选择，它会送到你面前。”

张晨举例称，比如微信读书，以前导入一本英语书，不认识的单词要长按查词，现在可以在几分钟之内全书翻译。又如百度网盘，现在可以音频自动生成字幕文本，英语视频自动显示双语字幕，还可以自动生成视频大纲。

“一切App都会用新技术重做一遍，不管你有没有意识到，我们都已经在用了。”张晨说。

05

李易，房地产行业，90后

“现在我们在社交端小作文，几乎都是用AI生产。”在房地产行业的李易告诉数智前线，他们日常工作中的文案，已经大面积用上大模型的能力，也用来替代许多无意义但又不得不做的工作。

这在很大程度上帮助他们解放了生产力。“原来可能你两小时才能干完的工作，现在它一两分钟就搞定了，虽然AI生成出来的文案很多目前还不能直接用，但会给你一些启发，经过二次加工后，可能半小时左右，很容易就把这个事情搞定了，其实是在节约你的时间。”

地产行业向来是个很卷的行业，尤其是在最近几年，整体行业形势偏冷的情况下，能够降本增效的工具自然更加受到重视。

作为一个危机意识极强的人，李易在大模型的使用上一直很积极。2023年初，ChatGPT刚爆火时，他就出于好奇开始各种尝试。从去年下半年开始，随着文心一言等国内大模型的逐渐普及，他又进一步将大模型的能力用到了工作上。

与此同时，眼看团队里“人员减少，活却不少”的情况愈发突出，李易也开始要求团队使用大模型来提效。

除了在工作需要时用来提效，李易也在持续寻找各种好用的大模型，甚至还在手机上建了一个放置各种AI大模型工具的专属文件夹。他的一些团队成员也被要求，输出一些大模型使用体验，如关于kimi写论文的体验。

这个过程中，李易经常使用的大模型也有所变化。“我现在用Kimi可能多一点，其次是Gemini。”

他告诉数智前线，Kimi的优点在于更贴近国内用户，比如在语言表达、语感、文章分段上，只要不是很复杂的文本，对工作进行简单提效是没问题。但缺点在于，没有PC版，“在PC上，文件一拖就行了，但手机上去找Word文件存在什么位置是很难的。”

李易也尝试过用大模型生成图片或AI音乐。不过，他发现，虽然目前很多大模型的文生图功能，出来的效果不错，但都还不能指定太细节化的东西。“比如让它生成一个带我们公司logo的图片，有人在小区里遛狗，它能够生成住宅，遛狗也没问题，但它没法体现是我们的小区。”尤其在生成某些带多个人物的图像时，有时能接近真人，但有时会出现人脸错位和拼凑的情况。

不过，也并不是每个场景加入大模型的能力，都能带来体验提升。李易发现，在某些场景，加入了大模型的能力后，使用体验可能反而不如以前。“我以前很喜欢用百度的简单搜索，能迅速精准找到自己想要的内容，但现在加入了大模型的能力后，它假设你问的每个问题，大模型都要给你回答一下，但我其实就想看一下百度百科的情况，导致现在我要往下滑划好几屏后才能找到自己想要的，反而不如原来的效率高。”

06

陈冉，互联网大厂员工，80后

80后陈冉，是国内某互联网大厂的资深员工。去年，大模型的浪潮席卷国内科技圈时，这家大厂也推出了自己的大模型，陈冉也因此成为了最早能接触到国内外大模型的一拨人。

去年下半年，秉着“自己的狗粮自己先吃”的原则，几乎所有大模型厂商，都将大模型的能力率先引入到公司内部办公流程，并推动内部先用起来。陈冉也在这个过程中，接触并试用了许多功能，如会议纪要、根据演讲PPT逐字生成文稿等。

"但即便大模型的能力已经润物细无声地渗透到办公的各个环节，每个人实际对它能有明确感受和体验的场景，还是偏少的。”这与不同用户的行业高需场景有关，也与不同行业的要求高低有关。

比如，陈冉回忆，目前她最高频使用的功能，是在一个很小的场景——会议日程设置。由于业务需要，她经常要跨部门沟通，以前，她要拉10个人开会，需要先建一个会议日程，再将这些人一个个添加到列表里后，才能看到系统提示，哪些时间段某个人是有其他日程冲突的，并据此进一步调整。但现在，则可以直接问一下小助手，这几个人明天共同可用的时间段是哪些，以避免经常打扰对方。

“现在大家开会越来越多，越来越卷，如果你经常需要拉通别人或跨部门沟通，这会是一个辅助你说话办事的神器，别看它特别微小，但对我来说，十分实用。”陈冉表示，她几乎每一两天就会用到这个功能一次。

相比之下，大模型的文案生成能力，对她来说，目前反而还不是那么实用。“我们后来发现，AI写出来的东西，外行看很详尽，逻辑也很严谨，但内行来看，它说的都是片儿汤文。”

“我现在发现，AI做任何事情都能做到60分，如果对它的要求就是60分，那出来的效果也能让人满意。”陈冉说，比如，她的一位朋友，因平常经手的文案一般都是些流程性的资料，“现在全部用文心一言，有时候需要稍微调一调，有时候甚至都不用调，一生成，就能用”。

一些用户甚至已经开始为大模型驱动的AI产品付费。陈冉的另外一位朋友目前在一家公文写作AI工具的公司工作。这款产品可以面向广大基层公务员提供公文写作模板，目前已有不少人付费购买。

“可以说，大模型的发展已经很一日行千里了，很多事情一年前我想到不敢想。”陈冉感叹。

而在今年初，Sora出来后，陈冉对大模型又有了新的期待——文生视频类的工具能更多、更好用、更低成本一点。现在，各家企业都喜欢做视频，产品视频、伙伴教程......对大家的要求，正在从快速写稿，转到快速做视频。高效地做视频，成了她的刚需，她在等待这样的神器出现。