人工智能的成功和成长是不可否认的。然而，尽管或由于自动化，仍有一些基本任务表现不佳。在某些情况下，你可以归咎于对过时的人工智能的依赖。在其他情况下，这是公司政策或多个人工智能系统相互竞争的结果。有问题的人工智能系统可能是一流的，但它们相互竞争。它类似于华尔街公司使用两个独立的、相互竞争的黑匣子交易系统，导致自相残杀。每个系统可能都做得很好，但结合在一起，它们会互相消灭。

有时有人说牙医的牙齿最差。也许，一些拥有最好的人工智能团队的公司拥有最差的人工智能系统？


1.谷歌搜索
谷歌吹嘘它的新神经网络有 5000 亿个参数（见这里），但它的搜索引擎随着时间的推移变得更糟，而不是更好。这些天，搜索结果平均只返回您问题的基本答案。每个人都熟悉的事实。对于智力低于平均水平的人来说，它是一个很好的工具。如果您正在寻找数学或技术文章，尤其是最近的文章，您需要使用其他搜索工具，例如 StackExchange 或 arXiv.com。或者在您的搜索查询中包含 2022 和 arXiv 作为额外的关键字。

许多新的、高质量的内容甚至没有被谷歌索引。按标题（或任何其他关键字）搜索时，我最近的文章都没有出现在 Google 中。相反，我的文章的非法、未经授权的副本出现了。我联系了谷歌，他们取消了非法副本的索引。谢天谢地，我不需要谷歌来让人们找到我的文章。

但是人们会想知道为什么在人工智能可以轻松解决这个问题时，为什么要在法律部门上花费如此多的资源来处理它。该法律部分尚未自动化，但应该自动化，因为决策很简单。然而，您要确保不是坏人试图对好人进行去索引。这让我想到了下一个例子。

2.抄袭检测
更一般地说，这个问题是关于内容真实性的。它还包括假新闻检测。这应该是一个简单的 AI 问题。这个问题部分是由顶级出版商造成的。一旦被谷歌或 Facebook 评为顶级出版商，你 20% 的文章是否错误都无关紧要。这些文章仍将显示在顶部。您还可以通过游戏系统获得顶级出版商的地位。新出版商长期被忽视。足够长的时间，一些顶级出版商可以发布您原始内容的非法副本，并将其列在 Google 上。

与此同时，真实的、原创的在谷歌上是无处可去的。它的工作原理如下：您允许博主在您的平台上撰写文章，就像 Medium 一样。一些博主是坏苹果，一些负责内容管理的版主只是无能。我认为你应该用专家（这很昂贵）或好的人工智能（可能更便宜）来替换无能的人。

抄袭检测和搜索工具是人工智能系统相互竞争的例子。算法必须遵守的内部人为公司政策加剧了这种情况。

3. 自动化技术支持
我们都知道浏览许多公司提供的帮助页面是多么困难，无论是 Google、LinkedIn、Facebook 还是您的供应商。在某些情况下，您可以与 AI 机器人聊天，但体验同样痛苦。有例外，但它们相当罕见。有时我想这只是我。对于我相信我可以通过一些研究来回答自己的问题，我不会费心联系技术支持。

我批评谷歌的搜索引擎。但有一件事它做得很好。在寻求解决某些问题（例如，如何联系 LinkedIn 或下载您的联系人列表）时，Google 的表现优于许多其他平台。它可以帮助我找到回答我的问题的文章，或者直接指向相关 LinkedIn 支持页面的链接，告诉我如何解决我的问题。随着时间的推移，我注意到公司帮助页面有所改进。如今，大多数公司都提供了更好的搜索功能，帮助页面写得更好，显示了如何解决问题的步骤（根据您的平台提供图片）。具有讽刺意味的是，最难导航的帮助页面之一是来自 Google 的帮助页面。当我找到解决我的问题的页面时，它通常没有用。

聊天机器人理解任何普通人都可以在没有帮助的情况下解决的基本问题。但是，一旦你问他们的曲目之外的东西，他们通常是没有用的。肯定有很大的改进空间。或者，也许我低估了许多人在智力上的挑战。这可以解释为什么其中一些系统将您视为婴儿。或者可能是因为与他们互动的许多人只是什么都不知道，只问最琐碎的问题。可能越来越多的非技术人员正在使用技术产品，并且需要非常基本的帮助。如果这些聊天机器人和帮助页面有两个版本，那就太好了：一个面向初学者，一个面向更高级的用户。这最终将花费在技术支持上的相同资金。

也就是说，我最近收到了来自 WordPress 和其他公司的出色技术支持，适合我的水平。不是机器人，是真正的人类。但事实证明这是可以做到的。如果是机器人做同样的工作，我不介意。但也许我们还没有。想象一家公司宣传“顶级技术支持”以吸引更多客户。

4. 广告拒绝算法
Facebook、Quora、谷歌或其他平台主要使用人工智能来拒绝或接受你的广告。这些算法太通用了。也许从未在这些平台上花过一毛钱广告的数据科学家编写了算法。决策算法（想想决策树）太通用了，效果不好。结果，您会看到大量不相关的广告。一些针对性很强的高质量广告会被拒绝。其中一些与内部政策有关。

如果您在 Facebook 上宣传您的餐厅，但图片中有一瓶葡萄酒，您的广告会因内部政策而被拒绝。解决方法是让广告商为您的受众选择 21 岁以上或删除葡萄酒，即使您的广告不是关于销售葡萄酒的。如果你不知道这个技巧，那就太糟糕了。

以下是 Facebook 因图片而拒绝广告的示例。我不知道为什么。这是为我的新网站做广告，它是实际产品——网站的真实图片。

一切
因图片而被拒绝的 Facebook 广告示例
然而，尽管 Facebook 拥有卓越的定位平台，但它仍提供了大量非定位广告。最近是关于 Covid：这些得到了很多负面评论，因此 AI 应该很容易标记它们。您可以关闭它们，但会弹出几乎相同的新的。广告商可以关闭评论功能，但显然不知道此功能。后果是：不满意的广告主无故拒绝，不满意的用户不断被无关广告轰炸，错失广告平台的创收机会。当这种情况大规模发生时，可能会引发一些诉讼。

在 Google 上，有人可能会争辩说我没有看到我的广告，因为竞争对手的出价超过了我，或者我已经用尽了每日预算，或者我的广告具有误导性或非法性。但这种情况并非如此。我的广告不会针对在搜索结果页面上根本没有显示竞争广告的关键字展示，例如“置信区域”。我不知道这个人工智能系统使用什么规则来做出决定，但它显然错过了收入。

5. 内容评分
在 Reddit 或 Medium 上发布的内容也是如此。一个内容丰富的新博主可能会被拒绝，或者知名度很低。老前辈的糟糕内容通常会被接受。同样，这是 AI 做得不好。这些算法中似乎没有机器学习的“学习”部分。特别是 Reddit，因为拒绝电子邮件是由自称为机器人的人发送的。目前，处理它的最佳方法是创建自己的博客并只接受高质量的内容。这些人工智能系统不是很聪明，游戏是另一种选择。也许该算法依赖于对数据知之甚少或错误的特征选择。

十多年前，我从事互联网流量和内容评分工作。我开发了新的、最先进的评分技术。它是公共领域的一部分，任何人都可以自由使用它们，甚至用于商业目的。许多其他团队具有开发类似甚至更好技术的技术能力。但不知何故，在某个地方，它失败了。部分原因在于雇用的科学家对系统在现实生活中的工作方式缺乏适当的了解。这可能导致选择错误的特征，或者无法识别、收集或分析最相关的数据。

有些与内部政策和相互冲突的算法有关。一旦您的企业达到垄断地位，这与缺乏关注有很大关系：您不再关心质量（您不必如此）并希望在新的可靠竞争对手出现之前保持业务足够长的时间。亚马逊和 Yelp 的评论也出现了类似的问题，以至于许多用户不再信任他们，商家尽可能避免使用这些平台。购买您产品的人的许多真实评论被删除，但甚至没有购买的人的可疑评论却很多。对于新产品尤其如此。

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