最近，无印良品开展了一项颇具创意的实验——让AI人工智能来设计薯条的调味方案。据官方介绍，系统经过3万亿次（日语中“兆”即万亿）模拟运算后，最终敲定了三款口味：东南亚风味、中式风味和西式风味。这一模拟次数含金量十足，并非儿戏。
为了验证AI的调味能力，我们将六种口味（AI研发三款加上人类研发三款）分别装入容器，打乱顺序并标注编号，邀请10位同事进行盲测打分。结果如下：
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从总分来看，AI调制的东南亚风味最受欢迎，这一结果有些出人意料。此前不少人断言“AI不了解人类喜好”，但至少在这次测试中，这一说法被证伪了。不过，AI的中式风味和西式风味表现平平，分别排名倒数第一和倒数第二，也是仅有的两个总分低于50分的口味。
作为对照组的人类研发组，虽然没能夺得总分第一，但平均分明显更高，低于5分的单个评分也远少于AI组。简单来说：AI组的上下限差距更大，而人类组基于真实体验研发的口味，至少对大多数人来说算不上难吃，但想做出令人惊艳的新口味也不容易——上限较低但下限更高。
AI零食要懂用户，还得靠“小模型”？
试吃过程中，多数同事对人工组零食的评价出奇一致：“吃起来还行，但都挺普通的，和其他品牌差不多。”而尝到AI口味时，表情明显有了变化，随即表示：“这个味道有点意思。”
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不过，“有意思”是一回事，好不好吃则是另一回事。新鲜感一过，不少同事就开始吐槽中式风味和西式风味了：这是中药吗？怎么一股糊味？这个是不是“广东凉茶味”？也太难吃了……
要不是有几位同事对中式风味评价颇高，恐怕它就要喜提“中国人最不喜欢的味道”榜首了。“专为中国研发的口味最不受中国人欢迎”——这个玩笑，估计无印良品自己笑不出来。往好处想，至少还有西式风味垫底。
如果说中式口味起码还有自己的特点（比如中药味），那么西式口味的特点就是“混乱”。超过一半的人觉得吃不出具体味道，就像把各种食材混在一起，最后再撒点盐。细细品味，至少能尝出烤肉、烟熏培根、番茄和芝士四种味道。
其实冷静想想，AI并没有错——烤肉、培根、番茄、芝士确实是西式菜肴中最常见的元素，喜欢的人也很多。但问题在于，AI没有控制好不同口味之间的比例，过重的烟熏味直接把整个调味的层次感破坏了。
这里暴露了一个关键点：AI在数据统计方面确实有得天独厚的优势，但最终输出的结果能否令人满意，很大程度上取决于数据库的数据质量。以中式风味为例，中国八大菜系各有特色，但“咸香”才是接受程度最高的调味。如果无印良品的AI是用中国饮食数据训练出来的，大概率会做出一款以“咸味”为基础的产品。而现实却是它用了偏西式的数据，才做出了草药味。
这也揭示了一个普遍问题：通用大模型虽然泛用性更强，但在细分领域表现并不理想。过多的无关数据反而可能污染数据池，导致AI给出错误结论——比如误以为中国人喜欢吃草药味的食物。
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因此，不少AI企业在通用大模型之外，开始加快训练专属小模型，用严格筛选的数据确保在对应领域的回答准确率。例如，阿里云在专属小模型领域表现不错，可以为企业提供定制AI模型服务，让产品体验更出色。
如果快消品牌打算将AI作为核心研发力量，那么打造一个针对目标群体喜好的专属AI模型，或许是最优选择。前期投入成本确实较高，但后续研发能节省大量时间、提高效率，真正做出符合用户口味的个性化产品——甚至实现“千食千面”。
AI，正在成为新的工业驱动器
AI与零食行业的结合，只是AI在工业领域普及的冰山一角。早在参观英特尔的新质生产力大会时，就已经感受到了AI在工业领域的巨大潜力。
比如英特尔的合作企业展示了一套自动化质检系统：以前需要至少两个工人站在产线末端，用肉眼剔除不合格品；经过AI化改造后，仅通过部署在产线上的摄像头就能快速判断产品是否合格，并自动剔除不合格品。
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类似的系统以前也有，但无法做到普适——基本都是为某款产品定制，需要高精度探测设备，研发和部署成本高到让普通产线望而却步。相比之下，AI质检系统可以在原产线上直接改造加装，部署成本很低，只需一台高性能PC和几个摄像头就能取代人工目检，让工厂把工人分配到更高价值的岗位中。
此外还有低成本的自动拾货AI机器人等各种应用。基于AI模型的多模态感知能力，许多原本需要专用方案解决的问题，现在都可以简化为摄像头、激光雷达等低成本通用硬件的方案。
而且AI也越来越多地参与到研发工作中。从食品研发到产品研发，许多企业都在推进类似项目。例如，可口可乐曾推出一款由AI调制、AI设计外观、AI取名的限定版「未来3000年可乐」——口感就像甜味异常版的无糖可乐，非常难以形容。
对企业来说，AI确实是个好工具。虽然翻车率不低，但产品研发本身就存在不少沉没成本。AI只是下限相对更低，但通过“人+AI”的组合，完全可以确保产品至少符合一般人的认知。
以无印良品的AI薯条为例，中式、西式风味得分虽低，但有人给出了高分——至少符合部分人的口味，更何况还做出了东南亚风味这样的高分作品。相比之下，那些疯狂发布限定口味却普遍差评的乐事，真不如引入AI研发系统，或许还能让平均评价回升一些。
食品、药物、衣服……各种各样与我们生活息息相关的产品，都有企业在探索AI化设计。也许不久的将来，AI不仅会成为我们的日常助手，还会掌管着我们的衣食住行体验——让人类感受来自AI的“小小震撼”。
