AI不是万能的：哪些场景别用AI，襄阳CTO的经验之谈

场景一：高度依赖创造力和审美判断的工作

AI可以生成文章、图片、视频，但目前的质量离专业水准还有距离。品牌VI设计、高端广告创意、影视剧本创作这些领域，AI只能作为辅助工具，核心创作还是要靠人。

{CITY}一家设计公司尝试用AI做LOGO设计，生成了100个方案，客户一个都没看上。不是说AI做得不好看，而是缺乏品牌内涵和独特性——那种"就是这个感觉"的东西，AI目前还真给不出来。

场景二：需要承担法律责任的专业判断

医疗诊断、法律判决、金融风控这些领域，AI可以提供建议和参考，但不能做最终决策。出了问题谁来负责？AI不会坐牢也不会赔钱。

特别是医疗领域，AI辅助诊断可以作为医生的参考工具，但诊断结论和治疗方案必须由执业医师签字负责。这个底线不能突破。

场景三：数据量极小或极度特殊的场景

大模型之所以强，是因为在海量数据上训练出来的。如果你的场景数据极少（比如某种罕见病的病例只有几十例），或者极其特殊（比如某个工厂独有的工艺参数），通用大模型很难给出有用的答案。

这种情况要么做专门的微调（成本高），要么干脆用传统的规则引擎或专家系统，可能更靠谱。

场景四：实时性和可靠性要求极高的系统

工业控制系统、航空航天、电力调度这些领域，系统必须在毫秒级做出正确反应，容错率为零。目前的AI模型存在不确定性（同样的输入可能给出不同的输出），不适合直接嵌入这类关键系统。

可以做离线的预测和分析，但执行层面还是得靠确定性逻辑。

场景五：涉及伦理和隐私的敏感决策

招聘筛选、信贷审批、保险定价这些涉及人的切身利益的决策，如果完全交给AI，可能会放大历史数据中的偏见。而且被拒的人有权知道"为什么"，黑箱式的AI决策很难解释清楚。

建议在这些场景中，AI只做初步筛选或建议，最终决定由人来拍板，并且保留申诉通道。

正确的态度

既不要神话AI（认为它能解决一切），也不要妖魔化AI（认为它会抢走所有人的饭碗）。把它当成一个强大的工具，在合适的场景用好它，在不合适的场景果断放弃它。

{CITY}正在推进数字化转型，希望各企业能够理性评估，因地制宜地应用AI技术。