人工智能既像天才，又像白痴，这种“时灵时不灵”的状态，正被业界称为“锯齿边缘”（jagged edge）。这正是当前AI最真实、也最令人纠结的写照。 有时，ChatGPT能精准回答复杂问题，生成流畅文案，甚至完成代码编写，让人惊叹其强大。可转头一试，它却连最基础的任务都做不好——比如把会议安排进日历、正确理解简单指令，甚至在根本不会的情况下，还装模作样地“胡编乱造”，让人气不打一处来。 这种“时好时坏”的表现，早已被研究者捕捉。2023年的一篇论文首次提出“锯齿边缘”这一概念，用以描述AI在不同任务中能力的不均衡。正如LMArena公司CEO安纳斯塔西奥斯·安杰洛普洛斯所言：“它可能在数学上是法拉利，但在安排日程上却像头驴。” 这一比喻精准地揭示了AI的“强项”与“弱项”并存的现实。 这种不稳定性，也正成为企业AI落地的痛点。MIT一项研究显示，高达95%的公司投入AI后，几乎“零回报”。这不仅引发对AI是否泡沫的担忧，更让许多组织陷入“投入大、见效慢”的困境。 但问题在于，AI不会消失。无论是否泡沫，它已深度嵌入工作与生活。因此，更现实的问题是：我们该把AI用在哪些事上？哪些任务它能稳定胜任，可以放心交托？哪些则仍需人类把关，甚至永远不适合交给机器？ 目前来看，AI在信息整合、内容生成、数据分析、代码辅助等结构化任务中表现可靠，已可成为日常工具。但在需要常识理解、复杂判断、情绪感知或跨领域协调的场景中，它仍常“翻车”。这些“边缘地带”正是人类与AI协作的真正战场。 未来的AI，不是要成为万能的“超人”，而是要成为在特定领域“稳定可靠”的“助手”。认清“锯齿边缘”，才是我们真正驾驭AI的第一步。