近年来，人工智能（AI）的应用已经渗透到生活的方方面面，特别是在交友软件领域，AI技术日益成为用户寻找伴侣的得力助手。可以预见，未来与我们交流的可能不仅仅是人类，AI网友将成为一个新的社交现象。随着AI技术的快速演进，诸多潜在问题开始浮现，尤其是“提示词逐渐失效”的现象，引发了用户的广泛关注与反思。
在近年的AI技术进步中，生成式AI的能力出现了显著提升。用户在与AI交互时，普遍会用到各种提示词来生成想要的内容。曾经精准、有效的提示词，却频频出现失效的情况。例如，人们在要求AI生成特定文案或创意时，得到的回应却日趋模糊，这使得AI的创造性变得乏善可陈。用户的疑虑并非无的放矢，实际上，“提示词逐步失效”反映了AI发展过程中的真实挑战。
以2023年发布的GPT-4为例，在那时，行业对“提示词工程师”这一职业的期待颇高，认为这一岗位将在未来大放异彩。但实际情况却是，仅半年后，AI对于复杂指令的理解和生成能力却出现了曲折。以新媒体行业为例，曾靠复杂的“角色扮演”和结构化指令生成创意文案的团队，发现AI的反馈时常缺乏具体和深度。这一现象看似是AI模型能力的衰退，但背后却隐含着AI伦理审查与内容审核机制日渐严格的现实。
随着使用AI的人群日渐增多，许多细微的提示词被判定为潜在风险，导致AI生成的内容受到限制，缺乏多样性和深度。这一方面推动着AI在语言生成的自然度上迈出了一步，让它不再完全依赖于复杂的指令；可另一方面，也在一定程度上限制了其创造力的发展。
不过，这种“提示词退化”现象也促使团队重新审视用户与AI之间的互动。仅仅用一个简单的指令，例如“生成一则吸引年轻人的环保主题文案”，AI便能够基于其庞大的训练数据和历史内容生成经验，推出符合目标群体心理的创意。这一转变，在某种程度上看似简化了工作流程，却在实践中提高了工作效率，缩短了用户与AI之间的沟通成本。
尽管如此，AI技术在向“全自动化”迈进的过程中，仍面临重重挑战。当前的AI模型依赖庞大的标注数据进行语言学习，决定了它在处理复杂指令时的局限性，尤其是在涉及深层文化理解与创新的任务中，AI往往只具备表层的回应。由于AI仍在不断学习中，如何让其在高度文化关联和复杂语境中保持应有的理解能力，依旧是一道难题。
AI的多模态处理能力也显得并不成熟。去年，Google的Gemini在生成北极熊图像时，竟然出现了错误，生成了一只黑熊，这暴露了当前AI在处理视觉、文本、语音等多重数据时的协调性不足。同样，当询问历史上一些复杂问题时，AI有时也无法提供准确的答案，这表明当前基于AI的知识系统仍存在改善空间。
AI的长期记忆能力也值得关注。例如，在与某个AI助手进行交互时，虽然之前提到过自己的职业及兴趣，但AI往往会对这些信息一无所知，这说明当前的AI在处理持续性记忆与任务关联方面尚显不足。靠近对话框的短期记忆，限制了AI提供个性化服务的能力。
尽管存在上述种种挑战，技术的进步总是不断涌现。出现的诸如扣子空间的AI Agent等新工具，已开始试图实现更高效的多任务处理，并显示出与用户之间更深入的协作模式。这为在交友软件中，让AI不仅执行指令，还能理解情感与需求打开了新的思路。
尽管我们面临“提示词失效”和技术瓶颈等问题，但真正的全自动AI并非不可实现。随着AI技术的不断涌现与社会对其能力的逐步深化理解，未来在代码生成、客户服务及营销等多领域，AI或将拥有更为广阔的应用空间。
在未来的3年，我们能看到AI在更大范围内推动生产力的发展，尤其是利用AI进行城市管理和各类社交活动的整体优化。而这一切的背后，正隐含着我们对AI未来的期待与思考。随着新的算法、模型和工具的诞生，相信不远的将来，全自动AI将会迎来新的春天。