從游戲公司的畫家到電話營銷公司的客服，2023年受AI影響的工作人員一個接一個，甚至“第一批因AI下崗的人出現(xiàn)”也成為了去年一些媒體最感興趣的話題。事實上，AI技術(shù)的不斷發(fā)展確實開始影響人類社會，但估計沒有必要過高地估計目前的AI能力，因為第一批AI員工已經(jīng)開始下崗。

日前，麥當(dāng)勞宣布將停止AI點餐項目，這套與IBM合作的自動點餐系統(tǒng)在測試3年后就失敗了。

此前，在2021年，麥當(dāng)勞與IBM合作開始測試基于AI的自動語音點餐系統(tǒng)，在美國有100多家麥當(dāng)勞德來速餐廳。所謂“得來速”，是指drivee-thru，它是麥當(dāng)勞的免下車服務(wù)，顧客可以在車內(nèi)從麥當(dāng)勞餐館獲得食物。傳統(tǒng)的快餐餐廳作為快餐中最“快”的銷售方式，是顧客在第一個窗口開車點餐，在第二個窗口付費，然后在第三個窗口拿到菜后開車離開。通過AI技術(shù)的介入，得來速餐廳可以做到一步到位。

事實上，不只是麥當(dāng)勞，卡樂星漢堡(Carl's Jr)、Hardee像美國這樣的連鎖快餐巨頭，也在積極探索基于AI的自動點餐系統(tǒng)。事實上，餐飲業(yè)是第一批擁抱AI的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，美國快餐巨頭對AI感興趣的原因和國內(nèi)餐廳使用掃碼點餐的底層邏輯是一樣的。兩者都是在勞動力短缺、勞動力成本上升的背景下，試圖用技術(shù)實現(xiàn)“降低成本”。然而，AI點餐比消費者自己掃碼點餐更方便。

這么方便的AI點餐，為什么麥當(dāng)勞會再次放棄呢？肯定是因為不好用。據(jù)美國相關(guān)媒體報道，IBM為麥當(dāng)勞提供的AI點餐技術(shù)還處于起步階段，其語音識別準(zhǔn)確率僅為85%，平均每5個訂單中就有一個需要人類協(xié)助的訂單。不幸的是，即使IBM的技術(shù)不那么好用，麥當(dāng)勞也只能捏著鼻子認出來，因為它與IBM的AI點餐合作只是兩者之間另一起收購案件的“余波”。

麥當(dāng)勞作為“數(shù)字化升級”的一部分，2019年收購了AI語音企業(yè)Apprente，致力于開發(fā)“復(fù)雜、多語言、多口音、多項目對話排序技術(shù)”，并在后者的基礎(chǔ)上成立了麥當(dāng)勞技術(shù)實驗室。（McD Tech Labs）。只可惜，McD Tech Labs的后續(xù)表現(xiàn)讓麥當(dāng)勞失望，以至于IBM必須在2021年麥當(dāng)勞和IBM合作訂購McD。 Tech Labs已經(jīng)成為前提。

從某種意義上說，用“為一盤醋包一頓餃子”來形容IBM與麥當(dāng)勞的這種合作是恰當(dāng)?shù)?。麥?dāng)勞作為一家傳統(tǒng)餐飲企業(yè)，無法處理AI，以至于高價購買McD。 Tech Labs變成了雞肋。那時候，麥當(dāng)勞高層的想法可能是，既然自己處理不了，不如把McD放在一起。 Tech 向IBM出售Labs、讓后者為自己提供技術(shù)支持。只是遺憾的是，麥當(dāng)勞沒有做到，IBM也沒有做到。

事實上，不僅僅是IBM，還有AI改造餐飲業(yè)的運營流程。到目前為止，它幾乎是一個“巨人的墳?zāi)埂保S多大工廠一頭扎進去后，它們都死了。舉例來說，2022年，英偉達展示了NVIDIAIA的名字。 Omniverse Avatar系統(tǒng)建造的快捷餐廳 (QSR)，這個系統(tǒng)將英偉達的語音 AI、計算機視覺、自然語言理解、光跟蹤支持的3D圖形技術(shù)連接在一起，創(chuàng)造出互動的虛擬形象，而這些虛擬形象可以在客戶下訂單時與客戶聊天，理解他們的想法。這樣就可以提供交叉銷售和增加銷售建議，然后在餐廳和免下車餐廳實現(xiàn)自動點餐。

雖然英偉達最初對QSR的描述是炒作，但餐飲業(yè)并不感興趣，以至于在英偉達官網(wǎng)沒有QSR落地案例。

那么這種技術(shù)有什么問題呢？用AI代替人工點餐的核心是降低成本，但實際落地后，只降低了成本和效率。是的，AI技術(shù)介入點餐后，效率普遍下降，因為AI對自然語言的認知已經(jīng)達到了一個新的水平，或者說ChatGPT出現(xiàn)在2022年底。

大語言模型（LLM）與Siri等傳統(tǒng)語音助手相比，ChatGPT與Siri等傳統(tǒng)語音助手最大的區(qū)別在于它具有多輪對話的能力，這在英偉達和麥當(dāng)勞做AI點餐項目時仍然是一個小眾概念。傳統(tǒng)的AI語音助手幾乎是“魚的記憶”，而ChatGPT可以一直和用戶交談。此外，對情緒的更清晰感知會讓用戶認為他們真的在和活生生的人交談。消費者可以選擇快餐，尤其是麥當(dāng)勞德來速餐廳，以最快的速度填飽肚子。這時候不智能的AI點餐會大大增加用戶的溝通成本，讓實際效果不如掃碼點餐。

以AI自動語音點餐系統(tǒng)為基礎(chǔ)的得來速餐廳，經(jīng)常被消費者吐槽，聽不懂人話。而不僅僅是麥當(dāng)勞，餐飲技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)Prestoresto，提供智能自助點餐設(shè)備及相關(guān)服務(wù) Automation，我在去年年底向美國證券交易委員會提交的一份文件中承認，該公司的自助訂單中有四分之三由在菲律賓等地工作的異地人工代理協(xié)助完成。

事實上，AI點餐在實際使用中最大的痛點并不是AI的理解能力。畢竟，在語言模型的加持下，AI理解人類語言的能力與兩年前有著本質(zhì)的不同。然而，從復(fù)雜的聲學(xué)環(huán)境中準(zhǔn)確識別目標(biāo)受眾聲音的遠程拾音技術(shù)并沒有跟上時代。環(huán)境中的基礎(chǔ)噪音和混響會導(dǎo)致用戶的聲音被淹沒。是啊，現(xiàn)在AI點餐系統(tǒng)并非不了解顧客說什么，而是根本聽不到顧客的聲音，以致還需要頻繁的人工干預(yù)。

由于人工頻繁干預(yù)，AI點餐有什么意義？最后，美國一些餐飲企業(yè)制定了“替代療法”，即直接將收銀員的點餐外包給擁有大量英語人口的海外地區(qū)，然后借助在線會議工具ZOOM的實時通訊進行視頻點餐。

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