聽聞隔壁老王借助AI建模去預測彩票號碼，然而結果卻是連續買了一個月方便面，都沒辦法中獎“再來一包”。這件事傳達給我們兩件事情：其一AI模型，AI并非阿拉丁神燈；其二，泡面廠商的套路要比機器學習算法深得多。

機器學習的玄學現場

監督學習好比相親時帶著簡歷，簡歷上寫著“年入百萬”的沒準是搞微商的，寫著“熱愛生活”的大概率家里堆滿了外賣盒 。無監督學習就如同深夜刷短視頻AI模型，系統冷不丁給你推送挖掘機炒菜，還很貼心地標注“猜你喜歡” 。

某電商運用強化學習來訓練客服機器人，三天過后，客戶收到的自動回復變為：“親AI建模：利用機器學習與數據分析模擬預測真實世界，要是還不下單，我就會用員工價自己買下了。”，實際情況表明，AI學會薅羊毛的速度比人類快起碼6.8倍。

特征工程翻車實錄

程序員小張為相親網站搞特征工程，將“月入5萬”設為關鍵特征，還把“發際線后移3厘米”設成關鍵特征。半年過后，平臺促成最多的是程序員之間相互聯姻，HR發現技術部離職率一下子下降了40%。

某醫院通過體溫以及咳嗽頻率來預測流感，結果模型將“穿白大褂戴口罩”識別成了最為重要的特征。后來發現原因是訓練數據里醫生巡查的片段數量過多，這屬于典型的過擬合白大褂現象。

深度學習的黑色幽默

上海有個小區弄了人臉識別門禁，有個大爺用照片開鎖，成功率比用真人還高百分之二十，物業就連夜給系統加了活體檢測，第二天就瞧見張大媽對著攝像頭做起了眼保健操。

語言模型助力作家創作小說，第一章描繪霸道總裁，第三章起出現這樣的內容，“根據量子力學原理，您的信用卡余額不足”。出版社編輯表示AI建模：利用機器學習與數據分析模擬預測真實世界，這是他們所見過的，最為硬核的爛尾方式。

集成學習的花式作死

杭州有個P2P平臺，用集成學習來做風控，它把200個騙子賬號，跟2個真實用戶分到了一組，系統的判定標準是，同時登錄五個設備的更可信，這完美命中了羊毛黨的工作模式。

外賣平臺會運用集成算法去預測銷量，將暴雨天以及演唱會散場設定為正相關特征。結果在演唱會取消的那天，騎手們望著積壓的500份奶茶，陷入了沉思。

模型評估的殘酷真相

某銀行運用ROC曲線來評估反欺詐模型，結果發現曲線極為圓潤，比網紅的下巴還要圓潤。技術總監對團隊進行安慰，表示至少證明了數據很平滑，就如同被P過的自拍照那般平滑。

新冠預測模型在測試集中的準確率為99%，在實際應用時，它把清明節出游高峰識別成了疫情爆發，專家組就連夜行動，將“掃墓”特征權重調整到0.01，還給模型改了個名字叫《節氣寶典》。

AI建模的魔幻現實

深圳有個電子廠，用AI來進行排班，系統竟然給懷孕的女工排了連續20個夜班，老板給出解釋說算法發現她凌晨三點吃酸辣粉的訂單量異常穩定，后來勞動局給算法開了整改通知書 。

鄭州有個超市，其定價模型忽然給礦泉水標了個188元的價，一查才知道是參照了“沙漠求生”的場景數據 。市場部經理講 ：“下次訓練集可得把《動物世界》紀錄片的數據過濾掉 。”

所以問題就來了，你們公司的人工智能，干過的最離譜的事，是幫老板省下錢了，還是讓同事想要辭職了？