AI落地的荒诞剧：寻找实际的应用场景

序幕：AI热潮下的“寻场景”狂欢与集体迷思

AI场景在哪里？

欢迎来到2025年，一个AI浓度高到令人窒息的时代。空气中弥漫着0和1的躁动，每个人都在谈论AI，每个PPT都在描绘AI。从硅谷到中关村，从科技巨头到隔壁老王刚注册的“智能XX”工作室，一场声势浩大的“AI寻场景”运动正如火如荼。这不像技术探索，反倒更像一场后现代的行为艺术——全民手持名为“AI”的榔头，满世界寻找一切看起来像钉子，或者能被硬掰成钉子的东西。

“万物皆可AI，大力出奇迹！”这口号喊得山响，仿佛只要给产品贴上AI的标签，就能点石成金，原地飞升。咖啡机要AI调配口味，马桶要AI分析健康，连小区保安亭都恨不得装上AI识别系统，用以区分业主是真笑还是假笑。这场狂欢的背后，却少有人问：我们真的需要这么多“智能”吗？这究竟是真实需求的召唤，还是被技术、焦虑和那该死的FOMO（Fear Of Missing Out）情绪裹挟的集体梦游？

本文，就是一部关于这场“寻找”行为的荒诞剧本。我们将尝试揭开这层光鲜的AI外衣，探究其内在的矛盾与悖论，特别是那个令人啼笑皆非的核心论点：AI落地场景，恰恰是在人们相信那些本不存在的东西时，它才以一种扭曲的方式“存在”了。

第一幕：打脸进行时——当“万能AI”遭遇骨感现实

聚光灯亮起，第一幕的剧情可谓高潮迭起，充满了“啪啪”作响的音效，那是AI的宏大叙事被现实无情打脸的声音。

“为了AI而AI”的尴尬

许多企业和团队，怀揣着对AI的无限憧憬（或者说对落伍的无限恐惧），在并没有明确业务痛点，甚至连自家数据都一团糟的情况下，毅然决然地踏上了AI赋能之路。他们不是从问题出发寻找解决方案，而是手握“AI”这把尚方宝剑，四处寻找可以被“斩”一下的业务环节。结果往往是：给自行车配导弹，给鱼缸装声呐，技术是高大上了，成本也上去了，问题却还在那里，甚至更糟了。

美好的PPT vs 惨淡的ROI

在融资路演或立项报告的PPT里，AI应用场景个个惊天地泣鬼神：效率提升N倍，成本降低M%，用户体验颠覆式创新，市场规模万亿起步。然而，一旦进入实际开发和部署阶段，这些美好的泡泡就一个个破裂。高昂的算法研发成本、数据标注成本、算力租赁成本，以及漫长的调优周期，让最初承诺的ROI（投资回报率）变成了一纸空文，甚至成了负数。老板们看着财报上新增的“AI研发投入”和原地踏步的“业务产出”，脸上的笑容逐渐消失。

图1：AI项目期望与现实ROI落差示意图（讽刺性演示）

数据、算法、算力的三重拷问

AI不是魔法，它是建立在数据、算法和算力“三座大山”之上的。许多人只看到了算法模型的光鲜，却忽视了背后的基础建设。

• 数据之困：高质量、大规模、持续更新的标注数据是AI模型的“饲料”。然而现实中，数据孤岛林立，数据质量参差不齐，“垃圾进，垃圾出”是常态。很多企业直到项目启动才发现，自家连像样的数据都没有，所谓的“数据驱动”变成了“无米之炊”。
• 算法之殇：实验室里表现优异的SOTA（State-of-the-art）模型，一旦挪到真实的、复杂的、动态的业务场景中，其泛化能力和鲁棒性往往大打折扣。过拟合、欠拟合、对抗样本攻击……算法工程师们整日忙于“炼丹调参”，却发现模型总在“关键时刻掉链子”。
• 算力之痛：训练大型AI模型需要巨大的算力支撑，GPU价格居高不下，云服务费用也非小数目。对于许多中小企业而言，算力成本是一道难以逾越的门槛。高谈阔论“大模型改变世界”的人，往往选择性遗忘了电费单上的数字。

“伪需求”与“痒点创新”的盛行

在“万物皆可AI”的口号下，大量所谓的AI应用场景其实是在解决一些无关痛痒的问题，或者只是将原有流程复杂化、AI化，并未带来实质价值提升。比如，用复杂的AI图像识别技术去分类垃圾，其成本和效率可能远不如训练有素的保洁阿姨；或者开发AI写诗机器人，写出来的东西味同嚼蜡，远不如人类随性的涂鸦。这些“痒点创新”和“伪需求”，消耗了大量资源，却只收获了一地鸡毛，以及用户“就这？”的困惑表情。

案例点缀：AI赋能广场舞大妈的悲喜剧

不妨虚构一个案例：某社区雄心勃勃推出“AI智能广场舞匹配系统”，号称通过AI分析大妈们的舞姿偏好、节奏感、甚至社交活跃度，为她们精准匹配舞伴和舞曲，提升广场舞体验。PPT上画的是和谐共舞、其乐融融。现实呢？大妈们抱怨AI推荐的舞伴“没有灵魂”，推荐的舞曲“不是那个味儿”。系统维护成本高昂，识别准确率堪忧（尤其是在灯光昏暗或大妈们穿着相似服装时）。最终，大妈们还是回到了最原始的“自由配对”模式，而那套昂贵的AI系统，成了社区的“智能”摆设，间或用来给领导参观时演示一下“科技赋能基层治理”的“丰硕成果”。

第一幕关键要点

• 许多AI项目并非需求驱动，而是“为了AI而AI”的盲目跟风。
• AI应用的“PPT承诺”与实际落地的“ROI表现”之间存在巨大鸿沟。
• 数据、算法、算力是AI落地的三大现实挑战，常被忽视。
• 大量AI应用场景止步于解决“伪需求”或进行“痒点创新”，缺乏实质价值。

第二幕：悖论的内核——“不存在”的场景如何“存在”？

现在，让我们深入探讨这出荒诞剧的核心——那个关于AI落地场景的悖论：“恰恰是一旦人们相信并不存在的东西，那个东西就存在了。” 这听起来像个哲学禅语，但在AI领域，它却以一种黑色幽默的方式真实上演。

“薛定谔的猫”与AI场景

AI落地场景，在很多时候就像那只著名的“薛定谔的猫”。在被“观测”（即被资本、媒体、从业者集体“相信”并投入资源去“寻找”和“验证”）之前，它可能并不真正存在于用户的实际需求清单中，或者当前技术和商业条件尚不具备其“存在”的基础。然而，一旦这只“猫”被放进了“寻找”的盒子里，并且有足够多的人坚信它“既死又活”，那么围绕它的各种活动——研究、开发、宣传、投资——便会轰轰烈烈地展开。最终，即使这只猫（真实的、有价值的场景）从未真正“活”过来，但那个装着猫的“盒子”（寻找行为本身、以及由此产生的概念、泡沫、职位、报告等）却实实在在地“存在”了。

信念的“创造力”与盲目的“驱动力”

这个悖论的运作，依赖于两种力量：

1. 信念的“创造力”（讽刺性解读）： 当足够多有影响力的人和机构（手握资本的大佬、口若悬河的KOL、追逐热点的媒体、渴望转型的企业）开始集体“相信”某个AI场景是“未来趋势”时，即使这个场景在当下看来虚无缥缈、不切实际，巨大的关注度和资源（金钱、人才、时间）也会像潮水般涌入。这种“信念”驱动的投入，确实会“催生”出一些东西：

• 可能是真正的创新萌芽： 在无数次的试错和资源堆砌下，或许某个角落真的能孕育出有价值的技术突破或应用雏形。这是“大力出奇迹”的渺茫希望。
• 更多时候是泡沫和概念： 更常见的情况是，这些投入催生了大量的学术论文（其中一些可能只是为了发表而发表）、炫技的Demo（离实用化遥遥无期）、空洞的行业报告（充满了无法验证的预测）、以及一家家靠“讲故事”融资的初创公司（商业模式建立在沙滩之上）。这些产物，构成了AI领域一种虚假的繁荣，一种被信念和资源硬生生“堆砌”出来的“存在”。

2. 盲目的“驱动力”（批判性解读）： 支撑这种“信念”的，往往并非理性的市场分析或真实的用户需求，而是：

• FOMO（害怕错过）心态： “别人都在搞AI，我们不搞就会被淘汰！”这种集体焦虑像病毒一样蔓延，驱使着个体和组织盲目跟风，生怕错过了下一趟时代列车。
• 投机心理： 对于部分资本和创业者而言，AI更像是一个可以快速炒作、套现离场的风口。他们追逐的不是场景的实际价值，而是概念的短期热度和估值的快速膨胀。
• 对技术的盲目崇拜： 一种朴素的技术乐观主义，认为AI无所不能，任何问题只要加上AI就能迎刃而解。这种“AI原教旨主义”忽视了技术的边界和应用的复杂性。

在这种盲目驱动力的作用下，那个“被相信的、不存在的场景”就如同“皇帝的新衣”，尽管它赤裸裸地缺乏价值根基，但在众人的“指鹿为马”和“心照不宣”中，它堂而皇之地“存在”着，并消耗着社会资源。

“AI落地”的话语狂欢与符号价值

在当下的商业语境中，“AI落地”这个词本身，其符号意义往往大于其实际应用价值。一家企业宣称自己“成功实现了AI在XX场景的落地”，无论这个落地是真是假、是深是浅、是否有用，它首先传递了一个信号：这家企业是“创新”的、是“先进”的、是“拥抱未来”的。这个“AI”标签，像一枚闪亮的勋章，可以用来吸引投资、招揽人才、提升品牌形象，甚至在某些时候可以作为应对业绩下滑的“遮羞布”。

因此，许多时候企业追逐的并非AI场景本身能带来的业务增益，而是“拥有AI”这个标签所赋予的象征资本。这种对符号价值的过度追求，进一步加剧了“寻找不存在的场景”这一行为的荒诞性，因为只要能“讲出一个AI故事”，场景是否真实、有效，反而退居其次了。

期望的悖论

当人们对AI的期望被无限拔高，与残酷的现实之间形成了巨大的落差时，一种奇特的心理机制便会启动。为了弥合这种落差，或者说为了不承认最初期望的虚妄，人们反而会更加执着于“寻找”。“我们还没有找到真正的AI落地场景，一定是因为我们找得还不够努力、不够多、不够创新！”这种非理性的坚持，使得“寻找AI落地场景”这个行为本身，演变成了一种常态，一种AI领域独特的存在方式。如同一个永远在路上的夸父，追逐着一个可能永远无法触及的“太阳”（理想的AI场景），而这个“追逐”的过程，却被赋予了非凡的意义和价值。

最终，AI落地场景的悖论形成了一个闭环：因为相信它（会）存在，所以投入资源去寻找；因为投入了资源，所以必须“找到”一些东西来证明投入的合理性，哪怕这些东西是泡沫；因为“找到”了泡沫，所以更加坚信“它”真的存在或即将存在。这个循环往复的过程，构成了AI落地荒诞剧中最令人深思的一幕。

幕间休息：喧嚣背后的冷思考——我们为何陷入这场“荒诞剧”？

在剧情的高潮迭起之后，幕间休息提供了一个喘息和反思的片刻。我们不禁要问，是什么让我们心甘情愿地（或者说身不由己地）参演了这场关于AI落地的荒诞大戏？

技术发展周期的必然阶段？

有人会说，这是技术成熟度曲线（Gartner Hype Cycle）的必然。AI正处于期望膨胀期，泡沫和幻灭是必经之路，然后才能进入稳步爬升的光明期。这当然有一定道理，但每次新技术浪潮来临，我们似乎总是在同一个“期望膨胀”的坑里摔得鼻青脸肿，只是这次坑的名字从“互联网+”、“O2O”变成了“AI”。我们是否应该反思，除了“周期必然”，还有没有其他更深层的原因让我们乐此不疲地制造和追逐泡沫？或许，这条曲线本身就是一本写给“韭菜”的心理按摩指南。

资本的逐利本性与媒体的推波助澜

资本是嗅觉灵敏的鲨鱼，哪里有“血腥味”（风口），哪里就有它们的身影。AI无疑是近年来最“香”的骨头之一。为了追逐高回报，资本不惜重金下注，炒作概念，催熟项目。在这个过程中，媒体扮演了推波助澜的角色。为了流量和眼球，媒体往往会放大AI的万能神话，过度解读其潜力，将个别突破渲染为普遍趋势，营造出一种“AI不搞不行，搞了就能上天”的舆论氛围。资本和媒体的合谋，为这场荒诞剧搭建了华丽的舞台，并不断招揽着观众和演员。

“创新焦虑”与“转型迷茫”下的路径依赖

在数字经济时代，传统行业和企业普遍面临着巨大的“创新焦虑”和“转型迷marg”。AI技术的出现，仿佛一根救命稻草，被许多人视为实现跨越式发展、摆脱困境的“银弹”。在这种心态下，企业很容易在缺乏深思熟虑的情况下，盲目投入AI，试图通过技术捷径解决深层次的战略和管理问题。这种路径依赖，使得AI常常被“供”在神坛上，却难以真正融入业务的肌理。

认知门槛与信息不对称

AI技术本身具有较高的认知门槛。对于大多数非专业决策者和普通公众而言，理解AI的原理、能力边界和落地条件并非易事。这种信息不对称，使得他们容易被天花乱坠的宣传和过度简化的概念所误导。当“AI专家”们用一堆听不懂的术语描绘未来时，许多人会选择“不明觉厉”，然后默默加入“寻场景”的大军，生怕自己显得“不懂行”或“跟不上时代”。

这场荒诞剧的产生，是技术浪潮、资本逻辑、媒体生态、社会心理和认知偏差等多重因素交织作用的结果。认识到这些深层原因，或许能帮助我们从喧嚣中寻得一丝清醒，为下一幕的“人间清醒”指南做好铺垫。

剧终前的启示：从“寻找”到“创造”——AI落地的“人间清醒”指南

好吧，既然这出关于AI落地的荒诞剧已经演得如此投入，掌声（和打脸声）也此起彼伏，如果非要给它安排一个不那么荒诞的“续集”，我们或许真的应该换个剧本了。这个新剧本，不再是盲目的“寻找”，而是清醒的“创造”。

但在切换剧本之前，让我们先来回顾一下旧剧本中那些把AI落地大戏演砸了的几大“主流”流派，权当反面教材，引以为戒。

AI落地大戏的几大流派（反面教材）

流派一：“跟风凑热闹派”

• 核心关注点： 哪里热闹去哪里，AI热点是唯一导航。今天大模型火，就全员扑大模型；明天AI Agent热，就赶紧成立Agent事业部。
• 关键方法/工具： 盲目复制市面上的“成功案例”（完全不看自家土壤是否适宜），热衷于参加各种AI峰会、论坛（主要目的是收集PPT而非真知灼见，以及发朋友圈证明自己“在场”）。
• “优点”摘要（反讽）： 显得团队非常“敏锐”，紧跟时代潮流，成员简历上能多几个时髦的技术标签，对外宣传时也显得“兵强马壮”。
• 适用“侧重”（反讽）： 极其擅长制造短期舆论热度，但在创造长期、可持续的业务价值方面，emmm，还是聊下一个话题吧。

流派二：“屠龙刀劈柴派”

• 核心关注点： 技术必须高大上，算法模型越复杂越好，不用个Transformer架构都不好意思说自己是搞AI的。
• 关键方法/工具： 永远追求SOTA（State-of-the-art）模型，对学术界的最新进展趋之若鹜，而常常忽视实际业务场景对简单、有效、可解释性的需求。用训练成本上百万的模型去解决一个Excel宏就能搞定的问题。
• “优点”摘要（反讽）： 技术团队成员有极强的成就感（“我们掌握了核心科技！”），能发顶会论文，融资时更容易获得技术背景投资人的青睐。
• 适用“侧重”（反讽）： 非常适合发表高水平学术研究成果，或者在实验室里探索技术边界，但不太适合需要讲求投入产出比、快速迭代的商业环境。

流派三：“画饼充饥派”

• 核心关注点： 宏大叙事，颠覆性变革，改变世界（但都停留在口头和PPT上）。
• 关键方法/工具： 精美绝伦的PPT（每一页都闪耀着理想的光芒），天花乱坠的未来预测（五年内取代人类XX%的工作岗位），以及各种令人热血沸腾的Demo（通常是精心编排的，特定条件下才能完美运行）。
• “优点”摘要（反讽）： 融资能力极强，尤其在市场狂热期，初期能迅速吸引大量眼球和媒体报道。
• 适用“侧重”（反讽）： 资本运作和市场营销的高手，但往往是产品落地和持续运营的苦手。他们的AI项目，往往在烧完几轮融资后，留下一地传说和一份“警示后人”的商业案例。

警示： 以上流派纯属讽刺性概括，如有雷同，请勿对号入座（或者，赶紧反思）。

推荐的AI应用场景探索与实践框架：AI落地“排雷”与“价值创造”四步法

好了，吐槽完毕，现在是时候贡献一些“人间清醒”的干货了。如果我们真的想让AI不再是戏剧道具，而是成为创造价值的得力工具，或许可以试试下面的框架。

核心指导原则：“AI落地反悖论心法：回归常识，创造价值”

原则阐述： 这个心法的核心就一句话——“别再为AI找场景，而要为真实存在的业务痛点和用户需求寻找最合适的解决方案（AI可能只是其中一个选项，甚至不是最佳选项）。AI的价值在于解决问题，而非自身的存在。”

实施要点：

• “撕掉‘AI’的华丽标签，用‘放大镜’审视问题本身。”——不要被技术的光环迷惑，先搞清楚要解决的是什么真问题。
• “小处着手，快速验证，敏捷迭代，容忍试错但不容忍盲目。”——避免一上来就搞“大而全”的工程，从最小可行性产品（MVP）开始，快速试错，小步快跑。
• “用户价值和业务增益是衡量AI落地成功的唯一‘硬通货’。”——不要看概念多新潮，模型多复杂，只看它是否实实在在地为用户带来了好处，为业务带来了增长。

推荐行动路径 (分阶段)：

这个路径好比一出精心编排的正剧，分为四幕，确保AI在其中扮演的是“实力派”而非“流量明星”。

阶段一：剧本审查 (需求洞察与机会识别)

本阶段目标： 找到真正值得AI出演的“剧本”——即那些能通过AI技术显著改善或解决的真实业务痛点和未被满足的用户需求。

关键行动：

• 深入业务一线“潜伏”，与最终用户进行“真心话大冒险”，绘制详尽的“用户痛点地图”和“机会领域图谱”。
• 运用“5 Why分析法”等工具，层层深挖问题根源，确保解决的是“病根”而非“症状”。
• 对标行业内外的成功或失败案例，寻找可借鉴的“它山之石”（但务必结合自身情况，绝非盲目抄袭）。

核心产出物： “经过优先级排序的真实痛点/需求清单”、“潜在AI赋能机会初步评估报告（含初步价值判断）”。

阶段二：角色选拔 (场景定义与可行性评估)

本阶段目标： 清晰定义AI在该“剧本”中的“角色定位”（即具体的应用场景），并严格评估其“演技”（技术可行性）、“票房潜力”（商业价值）和“后勤保障”（数据基础、资源投入、伦理风险等）。

关键行动：

• 用最朴素、最易懂的“人话”（而非技术黑话）描述AI要解决的具体问题、输入是什么、输出是什么、成功的标准是什么。
• 进行灵魂拷问：“我们有足够的高质量、合规的数据来‘喂养’这个AI吗？现有或可获得的技术能达到业务要求的精度和鲁棒性吗？预期的投入产出比真的划算吗？潜在的数据隐私、算法偏见、安全伦理等风险是否可控并有预案？”
• 绘制“AI场景价值主张画布”，清晰阐述该场景为哪些用户/客户，创造了哪些独特且可衡量的价值。

核心产出物： “详细的AI应用场景规格说明书（包含明确的问题、目标、范围、成功指标）”、“多维度（技术、商业、数据、资源、风险、伦理）可行性分析矩阵与评估报告”。

阶段三：带妆彩排 (方案设计与原型验证)

本阶段目标： 为选定的AI“角色”设计出初步的“表演方案”，并通过打造“最小可行产品”（MVP）或概念验证（PoC），在真实或尽可能接近真实的环境中检验核心假设和预期效果。

关键行动：

• 秉持“奥卡姆剃刀原则”（如无必要，勿增实体），设计最简化但能验证核心价值的AI解决方案，避免过度工程化。
• 快速开发MVP/PoC，优先在小范围、可控的环境中进行灰度上线或内部测试，让真实的种子用户或业务人员提前“挑刺”。
• 建立明确的“试演”衡量指标（可以是简化的KPIs），主动收集定量的性能数据和定性的用户反馈。

核心产出物： “可交互/可演示的MVP原型或PoC系统”、“用户测试反馈分析报告（包含问题、建议和满意度评估）”、“初步ROI估算（基于实际测试数据的修正版）”。

阶段四：正式公演与持续打磨 (迭代优化与规模化推广)

本阶段目标： 根据“带妆彩排”的反馈，持续优化AI的“演技”（模型、算法）和“剧本内容”（业务流程集成），在验证其商业价值和技术稳定性后，制定周密的“公演计划”，逐步扩大应用范围并实现规模化价值。

关键行动：

• 基于收集到的数据和用户反馈，通过敏捷迭代的方式，持续优化算法模型、交互设计、数据处理流程和与现有业务系统的集成方案。
• 建立完善的性能监控、异常告警、运维保障和应急预案机制，确保AI“演出”的稳定性和可靠性。
• 制定清晰的推广策略（如何向更广泛的用户群体推广）、用户培训方案（如何让用户会用、爱用）和组织协同机制（如何确保相关部门高效配合）。

核心产出物： “持续优化并稳定运行的AI解决方案”、“规模化部署与运营标准作业程序（SOP）”、“AI赋能业务的标准化流程与成功案例库”、“量化的价值实现报告”。

衡量AI场景落地成功的关键指标 (KPIs)：戳破AI泡沫的“照妖镜”——拒绝虚荣，拥抱真实价值

光说不练假把式，AI落地成功与否，最终要靠实实在在的指标说话。以下是一些值得关注的“硬核”KPIs，它们能有效戳破虚荣的AI泡沫：

（警示）需要警惕的“伪KPIs”：

在AI领域，还存在一些看似光鲜亮丽，实则可能误导决策的“伪KPIs”，需要高度警惕：

• “模型准确率达到99.999%”：如果这个模型应用的场景对那0.001%的错误容忍度极低（如医疗诊断），或者该准确率的提升并未带来显著的业务价值（如识别猫狗图片多提升0.001%的准确率），那么这个指标可能意义不大，甚至会掩盖更深层次的问题。
• “API日均调用量XXX万次”：调用量大并不一定代表价值大。如果其中大部分是无效调用、测试调用，或者调用后并未产生可衡量的业务成果，那这个数字更多的是一种虚荣。
• “我们已经部署了XX个AI模型/上线了YY个AI功能”：模型的数量或功能的堆砌，并不等同于AI的成功落地。如果这些模型无人使用，或这些功能并未被用户接受和激活，那它们只是沉睡的资产（甚至是负债）。

真正的KPI，应该与业务目标紧密相连，能够清晰地反映AI为解决实际问题、创造真实价值所作出的贡献。

剧终前的启示：关键要点

• 破除流派迷信： 警惕“跟风派”、“屠龙刀劈柴派”、“画饼充饥派”的错误做法。
• 回归常识与价值： AI是工具，核心是解决真实痛点，创造用户与业务价值。
• 结构化实践路径： 遵循“剧本审查（需求洞察） -> 角色选拔（场景定义与评估） -> 带妆彩排（MVP验证） -> 正式公演（迭代与推广）”四步法。
• 关注真实KPIs： 用业务效率、成本收益、用户体验等硬指标衡量成功，警惕虚荣的“伪KPIs”。

尾声：荒诞剧未完待续？——保持清醒，别做“剧中人”

幕布即将落下，但这出名为“AI落地”的荒诞剧，似乎还没有真正迎来剧终。我们看到了狂热的追逐，看到了尴尬的打脸，也探讨了那纠缠不清的“存在”悖论。更重要的是，我们试图在喧嚣中找到一丝“人间清醒”，勾勒出一幅从“寻找”转向“创造”的路线图。

AI本身并不荒诞，它是一项潜力巨大的技术。荒诞的是我们围绕它所演出的一幕幕闹剧——那些被焦虑、投机和盲从所驱动的“寻场景”运动。AI像一面镜子，照见了我们这个时代的浮躁与渴望，也映照出我们对“创新”的集体性迷思。

核心的启示或许在于：寻找AI落地场景的关键，不在于追逐技术本身有多么前沿，而在于能否回归商业的本质和用户的真实需求。 当我们不再把AI当作解决一切问题的“万能钥匙”，不再沉迷于“为了AI而AI”的怪圈，而是将其视为一种赋能工具，审慎地、创造性地将其应用于真正有价值的地方时，AI才能真正落地生根，开花结果。

那么，AI的下一出大戏又将是什么？主角，还会是我们这些热衷于寻找“不存在”的场景，并乐此不疲地讨论其“存在”与否的观众和演员吗？还是说，我们能吸取教训，拿起“人间清醒”的剧本，导演一出真正聚焦价值创造的精彩好戏？

未来未定，选择在我们手中。但至少，请努力让自己保持清醒，别在不知不觉中，又成了下一场荒诞剧里的“剧中人”。

本文是一个测试，由纯AI生成，文章类型：博客文章，prompt如下：

帮我写一篇辛辣讽刺的文章，关于无数人在寻找AI落地应用场景，但是一次一次被现实打脸，发现AI落地场景其实是一个悖论，恰恰是一旦人们相信并不存在的东西，那个东西就存在了。最后总结一下如果要找AI落地应用场景的正确做法。