被 AI 取代，心烦，去喝酒，对面站了个 AI 酒保……

人总会找到一个理由喝酒：工作不开心了，分手不开心了，找不到人生意义不开心了......越喝越多，话就越来越密，总会经历一个状态——拉着我让我推荐一杯“最适合”ta的。

我在朋友的酒吧里兼职摇酒，“不开心就喝点儿甜的呗。”我只能给出一成不变的万能回答，我也知道很枯燥。

不过，有些人点单让我很难招架。比如，“穷，想尝点富有的味道。”

emmm......

怎么说呢？我是真的很想保住这份副业工作。

“如何短时间内练就能说会道的本事？”我向 AI 请教。有一天我反应过来，对啊，为什么不直接让 AI 去忽悠啊！这事儿它擅长。

AI “摇”的酒你敢喝吗？

打开 Gemini 对话框：

帮我写一个客人在酒吧随机点单的应用，整体界面给人一种舒适、温暖的感觉，但不要用粉色。酒吧的名字叫界限消失。界面上应该有一个鸡尾酒的精美图标，上方是酒吧名字，下方是客人点选酒时的输入框，再下方是确定按钮和“我想不到，随机来一杯吧”按钮......客人在使用时，可以输入自己的心情和喜好，然后你在一个新的页面推荐出各种口味的鸡尾酒。这个页面需要展示酒的名字、口味和酒精浓度，并同样有一个精美的、契合酒感觉的渐变色图案。

Gemini 生成了一个 HTML 代码文档，用浏览器打开之后，呈现的界面排布大致满足，输入框、确认按钮、推荐结果，让我意想不到的是，它还加了推荐理由。

旧书页、威士忌和甘草，是 Gemini 理解的“舒适温暖”。

我觉得不够好，界面还是有点亮，字号也不对。但我不懂编程，直接问 Gemini 如何在代码中调整字号，要靠 AI 一点一点教。

接着我做了一个简单的酒单数据库，列出来了每一款酒的颜色、口感、度数、配比、打上主观上的一些“氛围标题”，例如“酸柳橙”对应暖色、回甘、清爽提升，“百利甜乌龙”对应柔和、香甜和快乐。投喂给 AI 时，我还特意叮嘱一句“不许瞎编”。

测试时，我觉得还应该加一个“换一杯”选项，方便客户抽卡。AI 向我保证，为防止客户情绪过山车，它会谨慎推荐，小心试探。

第二天，我带着赛博酒保上工去了。

人类要是喝多了，AI 也招架不住

起初，顾客们只是小心试探。

“喝点甜的。”“密多丽菲士，这是一款用 Midori 蜜瓜利口酒（甜甜的）和菲士（也有糖）制作的清爽甜酒，整体是浅绿色，像青苹果。”

“想喝带气泡的”“莫吉托吧”“太普通了！”“那就气泡玛格丽特”

人类在赛博酒保面前完全放松了，不再羞于拒绝，不再羞于提要求。它足够耐心，想方设法推销直到顾客中意的那款。

酒越喝越上头，赛博酒保让 i 人成功打开了话匣子。“今天替同事背锅，烦死了，不开心。”一位新顾客敲下了这行字。

酒保推荐“粉色丛林”，“石榴的香甜和椰奶的丝滑，混合着绵密的泡沫，如同被快乐的云朵包裹”。

顾客一看更不开心了。

原因是 Gemini 是只写了前端，没有后端接入大模型，所以对推荐逻辑过于简单，粗暴地匹配输入里的关键词。

程序仅仅是识别了“开心”，我猜如果输入“我想打开心结”、“我想喝开心果口味的”，大概率也会命中“开心”标签，让它以为对面的人类正乐得找不着北。

我紧急让它“闭麦”。回到 Gemini 里说它的推荐方式有问题，当客户输入“不开心”、“不高兴”的时候，会击中“开心”和“高兴”的关键词，导致推荐错误。

Gemini 思考了一会儿，给出了修复方案：这是一个非常到位的反馈。特别是逻辑上的“语义反转”问题（不开心 vs 开心），是中文语境下非常典型的痛点。......这个版本增加了否定词检测。现在代码会检测关键词前面是否有“不”、“没”、“无”、“别”等字。例如：当用户输入“不开心”时，系统会识别出“开心”前有“不”字，从而忽略这个匹配，避免推荐百利甜等与开心相关的酒，转而通过其他词汇去匹配更适合的酒。

我请那位顾客重新抽卡，她依然抽到“粉色丛林”，只是这一次赛博酒保把推荐语改成了“用甜甜的口感和丝滑的奶泡，带走你一天的苦闷与不乐吧。”

你看吧，人类怎么可能这么贴心又会找补。

后来，程序再找不到挂钩的标签时，就会触发兜底逻辑——随机推荐。这时候，就需要我在旁边打配合，“哇，你就是 AI 杀手！”客人们也很愉快。

人类情感真是太复杂了，我不能在每次 AI 宕机时都现加一个关键词来匹配。我需要给这个只会“查字典”的前端脚本，加上一个大模型作为大脑。

当 AI 附和人类瞎掰和抽象

我再次请教 AI 如何部署大模型，它推荐自家的 Google AI Studio，一个完整的开发环境，能给出完整的项目文件和代码，并直接调用大模型构建应用。

我把之前跑过几番的提示词整理好，一股脑丢给 AI。预览的版本可用度已经非常高，但仍有些问题。

比如，我不喜欢生成的 UI，于是用 Sketch 画了几个 UI 元素，提交给 Gemini 让它参考（细节控可以将 UI 图导出切片，让它像素级复刻）。

加上一些其他的修改建议输入给 AI。

- 背景的渐变色过于深，不够明显，将渐变颜色的明度提高。

- 文字可读性有些差，将颜色调亮一些。

- 不要使用直角边框，使用圆角。

- 推荐结果页面上方添加一个鸡尾酒杯的图标。

我看了看代码，发现 Gemini 很有自我管理意识，它根据我给的要求给自己写了 Prompt 喂给自己，再以严格的 JSON 格式返回给应用进行调用。我直呼好家伙。

赛博酒保 V1.0 诞生了。

“穷，想喝点富有的味道。”“曼哈顿，它精致的特质和丰富、温暖的口味将环绕着你，如同带你进入繁华的纽约，遇见都市的霓虹，享受时尚的优雅。”

“怎么广州今年冬天这么热？有没有有些冬天氛围的小酒？”“烟熏玛格丽特，在暖冬里，烟熏的口味如同将你拉进雪夜燃起火的壁炉旁，为你心中描绘一幅沉静而温暖的冬夜画卷。”

“我今早吃了麦当劳，中午吃了猪脚饭，没吃够，晚上又吃了猪脚饭，腻了。打算明天和 crush 去吃寿司。”“那我推荐琴蕾，它能为您涤清重口味带来的倦怠，以清新之姿迎接明日的期待与浪漫。”

更无厘头的。“今天在餐厅吃饭时碰见个吸烟的，我上去跟他打了一架，很不爽！我要喝酒！”“（大吉利）清爽的口感能迅速驱散冲突的不快，安抚激动的心绪，让情绪重新归位，重拾平和。”

“推荐一杯酒配我今天的 OOTD‘辣妹’。”“那一定是拉美药剂，火辣又明亮的口感瞬间点燃气场，甜与辣交织稳住情绪，让你在举杯之间保持自信、从容与魅力。”

吧台座挤满了人，远比往日热闹。我本以为他们在比拼酒量，实则，他们在比拼抽象。

这有些违背我的初衷。我本意是想摸鱼偷懒，却因此得摇更多的酒（什么时候能出个 AI 摇酒机器人啊……）。有人问到时，我还得讲讲这个 AI 是怎么开发的。然而我的赛博酒保“不语”，只是一味地卖酒。

如果你好奇我为什么不爱卖酒，社恐是一个原因，更大的原因是我酒精过敏。我并不了解它们喝进口都是什么味道。

但是事情就有趣在这里。AI 帮一个不懂酒的人去卖酒，帮一个不懂代码和编程的文科生做开发，将灵光一闪的想法落地实现。

作者：宛潼

编辑：沈知涵

封面图来源：Giphy

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