被 AI 取代，心煩，去喝酒，對面站了個 AI 酒保……
人總會找到一個理由喝酒：工作不開心了，分手不開心了，找不到人生意義不開心了......越喝越多，話就越來越密，總會經歷一個狀態——拉着我讓我推薦一杯“最適合”ta的。
我在朋友的酒吧裏兼職搖酒，“不開心就喝點兒甜的唄。”我只能給出一成不變的萬能回答，我也知道很枯燥。
不過，有些人點單讓我很難招架。比如，“窮，想嚐點富有的味道。”
emmm......
怎麼說呢？我是真的很想保住這份副業工作。
“如何短時間內練就能說會道的本事？”我向 AI 請教。有一天我反應過來，對啊，爲什麼不直接讓 AI 去忽悠啊！這事兒它擅長。
AI “搖”的酒你敢喝嗎？
打開 Gemini 對話框：
幫我寫一個客人在酒吧隨機點單的應用，整體界面給人一種舒適、溫暖的感覺，但不要用粉色。酒吧的名字叫界限消失。界面上應該有一個雞尾酒的精美圖標，上方是酒吧名字，下方是客人點選酒時的輸入框，再下方是確定按鈕和“我想不到，隨機來一杯吧”按鈕......客人在使用時，可以輸入自己的心情和喜好，然後你在一個新的頁面推薦出各種口味的雞尾酒。這個頁面需要展示酒的名字、口味和酒精濃度，並同樣有一個精美的、契合酒感覺的漸變色圖案。
Gemini 生成了一個 HTML 代碼文檔，用瀏覽器打開之後，呈現的界面排布大致滿足，輸入框、確認按鈕、推薦結果，讓我意想不到的是，它還加了推薦理由。
舊書頁、威士忌和甘草，是 Gemini 理解的“舒適溫暖”。
我覺得不夠好，界面還是有點亮，字號也不對。但我不懂編程，直接問 Gemini 如何在代碼中調整字號，要靠 AI 一點一點教。
接着我做了一個簡單的酒單數據庫，列出來了每一款酒的顏色、口感、度數、配比、打上主觀上的一些“氛圍標題”，例如“酸柳橙”對應暖色、回甘、清爽提升，“百利甜烏龍”對應柔和、香甜和快樂。投餵給 AI 時，我還特意叮囑一句“不許瞎編”。
測試時，我覺得還應該加一個“換一杯”選項，方便客戶抽卡。AI 向我保證，爲防止客戶情緒過山車，它會謹慎推薦，小心試探。
第二天，我帶着賽博酒保上工去了。
人類要是喝多了，AI 也招架不住
起初，顧客們只是小心試探。
“喝點甜的。”“密多麗菲士，這是一款用 Midori 蜜瓜利口酒（甜甜的）和菲士（也有糖）製作的清爽甜酒，整體是淺綠色，像青蘋果。”
“想喝帶氣泡的”“莫吉托吧”“太普通了！”“那就氣泡瑪格麗特”
人類在賽博酒保面前完全放鬆了，不再羞於拒絕，不再羞於提要求。它足夠耐心，想方設法推銷直到顧客中意的那款。
酒越喝越上頭，賽博酒保讓 i 人成功打開了話匣子。“今天替同事背鍋，煩死了，不開心。”一位新顧客敲下了這行字。
酒保推薦“粉色叢林”，“石榴的香甜和椰奶的絲滑，混合着綿密的泡沫，如同被快樂的雲朵包裹”。
顧客一看更不開心了。
原因是 Gemini 是隻寫了前端，沒有後端接入大模型，所以對推薦邏輯過於簡單，粗暴地匹配輸入裏的關鍵詞。
程序僅僅是識別了“開心”，我猜如果輸入“我想打開心結”、“我想喝開心果口味的”，大概率也會命中“開心”標籤，讓它以爲對面的人類正樂得找不着北。
我緊急讓它“閉麥”。回到 Gemini 裏說它的推薦方式有問題，當客戶輸入“不開心”、“不高興”的時候，會擊中“開心”和“高興”的關鍵詞，導致推薦錯誤。
Gemini 思考了一會兒，給出了修復方案：這是一個非常到位的反饋。特別是邏輯上的“語義反轉”問題（不開心 vs 開心），是中文語境下非常典型的痛點。......這個版本增加了否定詞檢測。現在代碼會檢測關鍵詞前面是否有“不”、“沒”、“無”、“別”等字。例如：當用戶輸入“不開心”時，系統會識別出“開心”前有“不”字，從而忽略這個匹配，避免推薦百利甜等與開心相關的酒，轉而通過其他詞彙去匹配更適合的酒。
我請那位顧客重新抽卡，她依然抽到“粉色叢林”，只是這一次賽博酒保把推薦語改成了“用甜甜的口感和絲滑的奶泡，帶走你一天的苦悶與不樂吧。”
你看吧，人類怎麼可能這麼貼心又會找補。
後來，程序再找不到掛鉤的標籤時，就會觸發兜底邏輯——隨機推薦。這時候，就需要我在旁邊打配合，“哇，你就是 AI 殺手！”客人們也很愉快。
人類情感真是太複雜了，我不能在每次 AI 宕機時都現加一個關鍵詞來匹配。我需要給這個只會“查字典”的前端腳本，加上一個大模型作爲大腦。
當 AI 附和人類瞎掰和抽象
我再次請教 AI 如何部署大模型，它推薦自家的 Google AI Studio，一個完整的開發環境，能給出完整的項目文件和代碼，並直接調用大模型構建應用。
我把之前跑過幾番的提示詞整理好，一股腦丟給 AI。預覽的版本可用度已經非常高，但仍有些問題。
比如，我不喜歡生成的 UI，於是用 Sketch 畫了幾個 UI 元素，提交給 Gemini 讓它參考（細節控可以將 UI 圖導出切片，讓它像素級復刻）。
加上一些其他的修改建議輸入給 AI。
- 背景的漸變色過於深，不夠明顯，將漸變顏色的明度提高。
- 文字可讀性有些差，將顏色調亮一些。
- 不要使用直角邊框，使用圓角。
- 推薦結果頁面上方添加一個雞尾酒杯的圖標。
我看了看代碼，發現 Gemini 很有自我管理意識，它根據我給的要求給自己寫了 Prompt 餵給自己，再以嚴格的 JSON 格式返回給應用進行調用。我直呼好傢伙。
賽博酒保 V1.0 誕生了。
“窮，想喝點富有的味道。”“曼哈頓，它精緻的特質和豐富、溫暖的口味將環繞着你，如同帶你進入繁華的紐約，遇見都市的霓虹，享受時尚的優雅。”
“怎麼廣州今年冬天這麼熱？有沒有有些冬天氛圍的小酒？”“煙燻瑪格麗特，在暖冬裏，煙燻的口味如同將你拉進雪夜燃起火的壁爐旁，爲你心中描繪一幅沉靜而溫暖的冬夜畫卷。”
“我今早喫了麥當勞，中午喫了豬腳飯，沒喫夠，晚上又喫了豬腳飯，膩了。打算明天和 crush 去喫壽司。”“那我推薦琴蕾，它能爲您滌清重口味帶來的倦怠，以清新之姿迎接明日的期待與浪漫。”
更無厘頭的。“今天在餐廳喫飯時碰見個吸菸的，我上去跟他打了一架，很不爽！我要喝酒！”“（大吉利）清爽的口感能迅速驅散衝突的不快，安撫激動的心緒，讓情緒重新歸位，重拾平和。”
“推薦一杯酒配我今天的 OOTD‘辣妹’。”“那一定是拉美藥劑，火辣又明亮的口感瞬間點燃氣場，甜與辣交織穩住情緒，讓你在舉杯之間保持自信、從容與魅力。”
吧檯座擠滿了人，遠比往日熱鬧。我本以爲他們在比拼酒量，實則，他們在比拼抽象。
這有些違揹我的初衷。我本意是想摸魚偷懶，卻因此得搖更多的酒（什麼時候能出個 AI 搖酒機器人啊……）。有人問到時，我還得講講這個 AI 是怎麼開發的。然而我的賽博酒保“不語”，只是一味地賣酒。
如果你好奇我爲什麼不愛賣酒，社恐是一個原因，更大的原因是我酒精過敏。我並不瞭解它們喝進口都是什麼味道。
但是事情就有趣在這裏。AI 幫一個不懂酒的人去賣酒，幫一個不懂代碼和編程的文科生做開發，將靈光一閃的想法落地實現。
作者：宛潼
編輯：沈知涵
封面圖來源：Giphy
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