夜雨聆风
打败GPT的,可能不是新模型,而是Excel
打败GPT的，可能不是新模型，而是Excel
现在网上到处都是ChatGPT多牛、AI要统治世界……
大家聊得热火朝天，感觉明天就世界大同了。
但如果你去问一个更现实的问题：现在公司里真正赚钱的AI，在干什么？
答案可能会让很多人愣一下。
其实它们大多数时间都在
——看表格。是的，就是Excel那种表格。
不是聊天机器人，不是会画画的AI，也不是能写小说的AI。
而是一堆看起来非常普通的预测系统（predictive systems）
看看这个人会不会骗钱？
明天大概卖多少东西？
老客户会不会突然不来了？
快递还得多久才能到？
这些事情听起来一点也不“未来”，但能让钱包鼓起来。
很多人觉得AI难就难在让电脑变聪明，其实最磨人的是前面那堆收拾数据的活。 数据东一块西一块：超市的订单在这儿、用户的支付记录在那儿、送货员的位置又在另一个地方……
首先得先把它们洗干净、对上号、拼成一张能看懂的表。这一步最费劲，占了整个项目八成的时间。
表弄好后，让电脑学着预测反而简单多了，随便用个现成工具一跑就出结果。
现在有些新玩意儿号称“表格神器”，说你基本不用怎么折腾，丢张表进去它自己就能猜得挺准。
听着挺爽对不对？
但关键还是得先有张靠谱的表啊，没表它再神也白搭。
还有人想更省事，直接把公司那些互相连着的表当成一张大网，让电脑自己顺着线爬，自动算出很多有用的数字，省掉人工一个个抠的苦力。
简单理解就是：原始数据 → 自动整理 → 变成可以训练模型的数据。
如果这一步真的能自动化，很多公司做AI会轻松很多。
但很多业内的人其实也很清醒。因为现实世界的业务往往很复杂。
很多有价值的信息，其实来自经验、行业理解，甚至是直觉。
这些东西，很难完全自动化。
所以到最后，你会发现一个很有意思的：AI圈最热闹的讨论是“模型”。
但在真实世界里，AI真正的价值，其实来自三件事：
数据。
对数据的整理。
最后才是模型。
说白了
AI不是一个“魔法大脑”。它更像一台非常聪明的计算器。
前提是——你先把题目整理清楚。
所以当很多人沉迷于聊天机器人、AGI这些宏大话题的时候，
真正为公司每天创造价值的AI，其实还在默默做着一些非常朴素的事情。
而很多人第一次知道这件事的时候，都会有一种感觉：
原来AI最重要的，不是模型。
而是表格。
它们不会跟你卖萌、不会写诗，但会24小时帮着数钱。
（数据民工摸鱼：终于有人说人话了）