文 | 雷科技
如果讓AI創(chuàng)造一款新的食品，吃起來會是怎樣的體驗？
前段時間，奧利奧的母公司億滋就宣布將會開發(fā)一種全新的AI工具，幫助旗下品牌開發(fā)新口味的產(chǎn)品。這并不是AI與食品公司的第一次合作，此前一些快消品牌如無印良品、可口可樂都發(fā)布過由AI操刀的新品。
可能是之前的AI零食味道有些“一言難盡”，所以消息傳出后，不少網(wǎng)友都開始吐槽奧利奧以后沒法吃了。不過我倒是覺得大家不必如此悲觀，雖然之前的AI零食好評率不高，但是也有不少表示：好吃、愛吃，還有嗎？考慮到人類口味的多樣性，這樣的結果倒也不意外。
AI零食到底好吃嗎？小雷斥“巨資”購入了無印良品發(fā)布的AI薯條，另外還買了三款經(jīng)典口味作為對比，看看人類與AI誰能在「取悅人類味蕾」這個比賽里獲得勝利。
口味PK：人類平均分更高，AI卻奪下冠軍
無印良品發(fā)布的AI薯條共有三個口味：中式、東南亞和西式，作為對手的則是：芝士、蜂蜜黃油和海苔鹽。
圖源：雷科技
從包裝上看，AI薯條的口味注釋也是頗為微妙：在海量數(shù)據(jù)中經(jīng)過3兆次模擬，平衡各種原料制成中式風味，是AI認為人類會喜歡的口味。
“兆”在國內(nèi)使用頻率不高，不過日本卻是常用，考慮到無印良品是日本品牌，所以按照日文的使用習慣來說，這里指的應該是“萬億”，也就是說AI在3萬億次的模擬計算后，才最終選出這三個調味方案，如此看來含金量倒是不低。
在后續(xù)的測試過程中，我將六個口味分裝到容器里，標注序號并打亂擺放順序后，邀請了10位同事試吃并進行打分，最終的結果如下：
圖源：雷科技
從總分來看，AI調制的東南亞口味在雷科技最受歡迎，這個結果也確實有些出乎小雷的預料，同時也讓“AI不了解人類喜好”這個觀點被證偽，不過AI的中式和西式口味表現(xiàn)就很一般，喜獲倒數(shù)第一和第二，而且也是唯二總分低于50分的口味。
作為對比方的人類組，雖然沒能拿下總分第一，但是平均分明顯更高，低于5分的單個評分也明顯少于AI組。簡單總結一下，AI組的上下限明顯差值更大，而人類組基于真實體驗研發(fā)的口味，至少對于多數(shù)人來說都算不上難吃，但是也很難做出讓人驚艷的新口味，也就是上限較低但下限更高。
AI零食要懂用戶，還得靠“小模型”？
在試吃的過程中，多數(shù)同事對人類組開發(fā)的零食也是給出了類似的評價：吃起來還可以，不過都挺普通的，和其他品牌的同類產(chǎn)品吃起來感覺差不多。而在品嘗AI口味時，表情則是出現(xiàn)明顯的變化，然后說：“這個味道有點意思?！?/p>
圖源：雷科技
不過，“有意思”是一回事，好不好吃就是另一回事了，在度過第一階段的新鮮期后，不少同事都對中式和西式風味表達了不滿，評價包括但不限于：這是中藥嗎；怎么一股子煳味；這個是不是‘廣東涼茶味’；這個也太難吃了。
如果不是有幾位同事對中式風味的評價頗高，恐怕中式風味就要喜提「中國人最不喜歡的味道」榜首了?！皩橹袊邪l(fā)的口味最不受中國人歡迎”，這個笑話估計無印良品自己是笑不出來，不過往好處想，至少還有個西式風味墊底。
如果說中式口味起碼還有屬于自己的特點，比如中藥味，那么西式口味的特點就是“混亂”。超過一半的人認為西式口味嘗不出具體的味道，就像是將各種味道混合在一起，最后再撒點鹽，我至少在西式口味里吃出了烤肉、煙熏培根、番茄和芝士等四種不同的味道。
不過，認真想想其實AI并沒有錯，烤肉培根番茄芝士確實是西式菜肴里最常見的菜式和配料，喜歡吃的人也確實很多，但是AI顯然沒有控制好不同口味之間的比例，過重的煙熏味破壞了整個調味的層次感。
從中其實不難看出，AI在數(shù)據(jù)統(tǒng)計等方面確實有著得天獨厚的優(yōu)勢，但是最終輸出的結果是否能夠讓人滿意，卻與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)質量有直接關系。比如說中式風味，雖然八大菜系各有特點，但是“咸香”卻是接受程度最高的調味，如果無印良品的AI是用中國飲食數(shù)據(jù)訓練出來的話，那么大概率會做出一款以“咸味”為基礎的產(chǎn)品。
這里其實也揭示了AI模型目前存在的一個問題：通用模型雖然更泛用，但是在細分領域的表現(xiàn)卻并不算好。簡單來說，就是過多的無關數(shù)據(jù)反而可能污染數(shù)據(jù)池，導致AI給出錯誤的結果，比如誤以為中國人喜歡吃草藥味的食物。
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所以，不少AI企業(yè)在通用大模型之外，都開始加快專屬小模型的訓練，以嚴格篩選的數(shù)據(jù)為基礎，確保專屬小模型在對應領域的回答正確率。比如阿里云在專屬小模型領域就有著很不錯的表現(xiàn)，并且可以為企業(yè)提供定制AI模型的服務，讓企業(yè)的產(chǎn)品和服務提供更好的體驗。
如果說各個快消品牌想將AI作為未來的核心研發(fā)力量之一，那么打造一個針對目標群體喜好的專屬AI模型，可能會是最好的選擇。雖然前期的投入成本會高出不少，但是卻可以在后續(xù)的研發(fā)中節(jié)省大量的時間并提高效率，且可以真正做出符合用戶口味的個性化產(chǎn)品，比如讓零食實現(xiàn)“千食千面”。
AI，正在成為新的工業(yè)驅動器
AI與零食行業(yè)的結合，其實只是AI在整個工業(yè)領域普及的冰山一角，此前小雷在參觀英特爾的新質生產(chǎn)力大會時，就已經(jīng)感受到了AI在工業(yè)領域的巨大潛力。
比如英特爾的合作企業(yè)，在會場中就展示了一套自動化的質檢系統(tǒng)，以前需要至少兩個工人站在產(chǎn)線末端，通過肉眼剔除不合格品的產(chǎn)線，在AI化改造后，僅通過部署在產(chǎn)線上的攝像頭就可以快速判斷產(chǎn)品是否合格，并將不合格的產(chǎn)品主動剔除。
圖源：雷科技
類似的系統(tǒng)以前雖然也有，但是卻無法做到普適性，基本上都是專為某款產(chǎn)品研發(fā)，并且需要用到高精度的探測設備，種種因素導致的高昂研發(fā)成本和部署成本直接杜絕了普通產(chǎn)線的使用可能。
作為對比，AI質檢系統(tǒng)不僅可以直接在原產(chǎn)線上進行改造加裝，而且部署成本非常低，僅需一臺高性能的PC和幾個攝像頭，就可以取代人工目檢環(huán)節(jié)，讓工廠可以將工人分配到更高價值的崗位中。
此外，還有諸如低成本的自動拾貨AI機器人等各種應用，基于AI模型的多模態(tài)感知能力，許多原本需要專用方案才能解決的問題，都可以被簡化成采用攝像頭、激光雷達等低成本的通用硬件的方案。
而且AI也在更多地參與到研發(fā)工作中，從食品研發(fā)到產(chǎn)品研發(fā)，許多企業(yè)都在推進類似的項目。比如可口可樂就曾經(jīng)推出過一款由AI調制、AI設計外觀、AI取名的限定版“未來3000年可樂”，口感就像甜味異常版的無糖可樂，非常難以形容。
對于企業(yè)來說，AI確實是一個很好的工具，雖然翻車率不低，但是產(chǎn)品研發(fā)本就存在不少的沉沒成本，AI只是相對來說下限會更低，而且也可以通過「人+AI」的組合來確保產(chǎn)品至少符合一般人的認知。
以無印良品的AI薯條為例，雖然中西式風味得分很低，但是也有人給出了高分，說明至少是符合部分人口味的，何況還做出了東南亞風味這樣的高分作品。作為對比，瘋狂發(fā)布限定口味但是卻被普遍差評的樂事，真不如引入AI研發(fā)系統(tǒng)，或許還能讓平均評價回升一些。
食品、藥物、衣服……各種各樣與我們生活息息相關的產(chǎn)品，其實都有企業(yè)在探索AI化設計的道路?；蛟S在不久的將來，AI不僅會是我們的日常助手，還會掌管著我們的衣食住行體驗，讓人類感受來自AI的“小小震撼”。