北京
生产环境部署生成ative AI，最扎心的不是模型不够聪明，是它太会"即兴发挥"了。一位在Google Cloud负责LLM落地的工程师在内部复盘会上透露，他们某客服机器人上线首周就因编造退货政策，被用户截图冲上Reddit。
幻觉只是冰山一角。延迟问题更让团队头大——当用户提问需要模型调用外部API查库存时，端到端响应时间从实验室的800毫秒飙到4秒。"用户不会等你慢慢想"，这位工程师的原话是「我们在用20年前的运维思维，管一个会随机输出的黑箱」。
成本曲线同样窒息。某金融科技公司CTO算过账：把GPT-4从试点扩到全量客服，月度推理费用直接吞掉两个资深工程师的年包。更魔幻的是，流量波动时自动扩缩容根本来不及，峰值期间用户收到过"服务器正在思考人生"的报错。
监管合规则是另一座山。欧盟AI法案要求高风险系统保留完整决策日志，但现有开源工具链连"模型当时为什么这么答"都解释不清。有团队尝试用另一个AI去解释第一个AI的输出，结果陷入了套娃式审计灾难。
目前业内的权宜之计是"人在回路"——让模型只起草回复，人工终审后再发出。某电商平台的实践数据：这确实把事故率压低了60%，但也让"AI客服"的平均响应时间倒退回2015年的水平。
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