AI，开始偷懒了？

体验感下降问题出在哪“以前上传PDF让它翻译页面会变成左右两栏右边原文左边逐句翻译但现在没有了。即使明确要求逐句翻译出来的也只是梗概。”文字工作者关佳怡化名近日发现她此前常用的某AI智能对话问答助手使用体验正明显下降。近期社交平台上像关佳怡一样吐槽AI“越来越难用”“频频出错”的用户不在少数。AI真的不好用了吗AI助手不行了吗余京生化名主要使用AI辅助软件开发。他告诉中新经纬2025年他使用ChatGPT时只要提出需求模型就会尝试不同解决路径给出的代码基本方向无误他只需要小修小补。但现在即便他把要求描述得非常细致“ChatGPT也像一个机械执行者”还会频繁出现语法错误。并且模型不会自我检查反而偏执地认定失败是硬件环境所致。“总之退化了很多我用Grok和DeepSeek等工具也感觉明显。目前ChatGPT代码能力仍然最强但用着很吃力。”余京生说。付费使用DeepSeek、Kimi的宁泽化名在社交媒体发帖称DeepSeek最近晚上“降智”得厉害。他向中新经纬解释白天让模型写代码经常一遍过但到了深夜类似难度的代码需要反复修改几次才能通过。此外模型还容易遗忘他前两轮提出的要求。早在2026年1月便有用户开始反馈AI的“不对劲”主要表现为套话变多、回答表面和分析变少。社交平台上“感觉AI变‘懒’了”的话题下用户称DeepSeek和豆包一年前的回答会给到很多意想不到的启示但现在倾向于用一些套话匆匆收尾。众多网友附议“AI很套路”“回答没有增量内容”“换汤不换药”。某AI应用将证件照压缩成像素小人降智还是偷懒中新经纬注意到DeepSeek新推出的“专家模式”现在已无法上传文件官方此前提示“擅长复杂问题资源紧张不支持文件上传”。在使用快速模式时中新经纬发现目前要求DeepSeek翻译长文本PDF它也会直接提示超出能力范围。此外近段时间以来DeepSeek多次因为“崩了”登上微博热搜。5月27日中新经纬在DeepSeek对话框输入“有用户反映你越来越难用了是因为降智了还是偷懒”。模型思考9秒后回复称这是现实的无奈和成长的烦恼并将问题归咎于“算力成本”“安全困境”“迭代阵痛”三方面原因。DeepSeek回复 图片来源DeepSeek网页对话相比DeepSeek的认真解释豆包面对质疑则选择重新干活证明自己。关佳怡提到她让豆包翻译文档AI偷懒被质疑后又重新恢复按照原来的格式规范完成了任务。“这玩意儿也会偷懒学什么不好”她吐槽。豆包在被质疑后重新干活 受访者供图对于用户使用AI体验变差的情况Kimi则将其归于模型版本更新、上下文复杂度、提示词影响三方面原因。Kimi回复 图片来源Kimi网页对话5月29日中新经纬致电豆包官方客服询问AI执行任务时准确度下降的原因客服解释这是模型升级所致。因为模型在不断提升过程中会出现一些小差错。截至发稿DeepSeek官方尚未就中新经纬关于AI故障原因的咨询邮件作出回复。体验感下降问题出在哪艾媒咨询发布的《中国AI大模型市场发展状况及用户行为调查数据》显示在2026年中国消费者认为目前AI大模型存在的缺陷中“无法实时优化给出错误反馈后无法通过自我修正实现自我成长”以45.81%的占比位居首位。“推理能力较弱需要逻辑、数值推理等复杂问题时表现不佳”以43.21%的占比位列第二“灾难性遗忘问题求解阶段无法记住处理过的数据或场景”以42.62%紧随其后。业内人士分析认为用户体感层面的模型“降智”更多与企业的商业化选择和算力资源紧张有关。赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师韩子哲对中新经纬表示除Transformer架构固有的长文本性能衰减、AI生成内容回流带来的训练数据污染等技术局限外商业考量是当前多款大模型“降智”的主要原因。值得注意的是大模型市场的价格战正愈演愈烈。5月22日DeepSeek宣布旗舰模型V4-Pro的API价格永久下降75%。5月27日小米紧随其后宣布MiMo-V2.5系列API永久降价最高降幅达99%。韩子哲解释面对日益上行的Token成本压力部分厂商引入了动态推理预算、缓存优化及路由降级等技术手段优先保障系统的整体吞吐量与响应速度以在时延与成本之间寻求平衡。这种通过缩减单次推理深度来控制运营成本的隐性调整实际上是以牺牲模型在复杂任务上的表现换取规模化服务的可持续性最终直观体现为用户体验的明显下降。不过也有业内人士提出不同看法。一家模型企业的相关负责人向中新经纬表示模型本身的能力从发布时就已设定不会因使用一段时间而自动降级。对于用户体感变差的现象他归结为四方面原因。一是长程任务正成为主流此前习惯分步走的用户受上下文环境影响容易体验不佳二是模型上下文越来越长超长任务要求调用小模型辅助不同版本间的协作容易出现偏差三是模型与开发平台即“脚手架”的磨合不够好后者当前更新太快四是用户在不同平台之间切换使用模型经过中转环节体验自然不如原生平台流畅。极佳视界联合创始人、首席科学家朱政也指出当前模型企业的算力已难以支撑海量用户的复杂任务需求。“以前大家主要用大模型进行简单聊天消耗算力较少。但现在AI被当作一个可以干活的工具消耗的Token是海量的。”朱政表示用户规模的暴涨导致算力资源空前紧张。他向中新经纬透露其公司租用算力卡的等待时间已从去年的一两天延长到如今排一两周都不一定有资源。在朱政看来像豆包这类模型开始分层收费其实是好事。对经济条件允许的用户而言这能保障其专业化需求、提高效率对企业来讲也能合理分流保证免费用户的基础聊天不受影响同时让商业模式更加清晰。原文链接AI开始偷懒了-36氪