從游戲公司的畫師到電銷公司的客服，被AI影響到工作的人在2023年可謂是一茬接著一茬，甚至“第一批因AI而失業的人出現”更是成為了去年部分媒體最有興趣的話題。事實上，AI技術的快速發展確實已經開始對人類社會造成影響，但過高估計當下AI的能力也大可不必，因為已經有第一批AI員工開始下崗了。

　　日前，麥當勞方面宣布AI點餐員項目即將終止，這一套與IBM合作的自動點餐系統在測試了3年之后以失敗告終。

　　此前在2021年，麥當勞和IBM合作在全美超過100家麥當勞得來速餐廳開始測試基于AI的自動語音點餐系統。所謂“得來速”指的是drive-thru，這是麥當勞的免下車服務，消費者在車內就可以從麥當勞餐廳取到食物。作為最體現快餐中“快”的銷售方式，傳統的得來速餐廳是消費者駕車在第一個窗口點餐、在二個窗口付錢，然后在第三個窗口取到餐品后，就可以開車離去。在有了AI技術的介入后，得來速餐廳就能做到一步到位。

　　其實不僅僅是麥當勞，卡樂星漢堡(Carl's Jr)、Hardee's等美國連鎖快餐巨頭，也都在積極探索基于AI的自動點餐系統。事實上，餐飲行業是最早一批擁抱AI的傳統行業，而美國快餐巨頭看中AI的理由，其實就與國內餐廳使用掃碼點餐有著相同的底層邏輯，兩者都是在勞動力短缺、導致人工成本上漲的大背景，試圖用科技來實現“降本增效”。只不過，AI點餐比消費者自己掃碼點餐還要更加便捷。

　　如此便捷的AI點餐，麥當勞為什么又會棄之不用呢?當然是因為不好用。根據美國相關媒體的報道顯示，IBM為麥當勞提供的AI點餐技術尚處于初期階段，其語音識別準確率也只有85%，平均每5個訂單中就有一個訂單需要人類進行幫助。但遺憾的是，即便IBM的這項技術不那么好用，麥當勞也只能捏著鼻子認了，因為其與IBM關于AI點餐的合作只是兩者之間另一個收購案的“余波”。

　　作為“數字化升級”的一部分，麥當勞方面在2019年就收購了致力于開發“復雜、多語言、多重口音和多項目對話排序技術”的AI語音公司Apprente，并在后者的基礎上組建了麥當勞技術實驗室(McD Tech Labs)。只可惜，McD Tech Labs的后續表現辜負了麥當勞的期望，以至于在2021年麥當勞與IBM關于AI點餐的合作中，IBM必須收購McD Tech Labs成為了前提條件。

　　從某種意義上來說，用“為了一碟醋包一頓餃子”來形容IBM和麥當勞的這一合作是恰如其分的。作為傳統餐飲企業的麥當勞搞不定AI，以至于花大價錢買來的McD Tech Labs變成了雞肋。彼時麥當勞高層的想法或許就是既然自己搞不定，不如將McD Tech Labs賣給IBM、讓后者來為自己提供技術支持。只可惜麥當勞沒能做到的事情，IBM也沒搞定。

　　事實上，不僅僅是IBM，AI改造餐飲行業運行流程這件事，到目前為止幾乎是“巨頭的墳場”，多個大廠一頭扎進去后卻無疾而終。比如，英偉達就在2022年展示了名為NVIDIA Omniverse Avatar系統打造的快捷餐廳 (QSR)，這一系統將英偉達的語音 AI、計算機視覺、自然語言理解、光線追蹤支持的3D圖形技術連接起來，并創造了交互式虛擬形象，而這些虛擬形象則可以在顧客根據菜單下單時與顧客聊天、并理解其想法，從而提供交叉銷售和追加銷售建議，從而在餐廳以及免下車餐廳實現自動點餐。

　　雖然當年英偉達將QSR描述地可謂是天花亂墜，但結果餐飲行業并不感興趣，以至于在英偉達官網都沒有QSR落地的案例出現。

　　那么這類技術的問題究竟出現在哪里呢?用AI代替人工來點餐的核心是降本增效，可實際落地之后，卻只有成本和效率雙雙下降。沒錯，AI技術介入點餐之后普遍帶來的是效率下降，因為如今AI對于自然語言的理解邁上新臺階，還是在2022年年末出現的ChatGPT。

　　大語言模型(LLM)在英偉達、麥當勞做AI點餐項目時還只是個小眾概念，ChatGPT相比于Siri等傳統的語音助手最大的不同，就是具備多輪對話的能力。傳統的AI語音助手幾乎是“魚的記憶”，ChatGPT則可以一直與用戶對話，再加上對于情緒更清晰的感知，會讓用戶以為真的是在與活生生的人對話。可消費者選擇快餐、特別是麥當勞得來速餐廳，為的是以最快的速度填飽肚子，此時不智能的AI點餐反而會大幅增加用戶的溝通成本，以至于實際效果還不如掃碼點餐。

　　使用了基于AI自動語音點餐系統的得來速餐廳，就經常被消費者吐槽聽不懂人話。而且不止是麥當勞，提供智能自助點餐設備和相關服務的餐飲技術創新公司Presto Automation，就曾在去年年末在向美國證券交易委員會提交的一份文件中承認，該公司的自助點餐訂單中，有四分之三的訂單是由在菲律賓等地工作的異地人工代理協助完成。

　　AI點餐在實際使用中最大的痛點其實不是AI的理解能力，畢竟在大語言模型的加持下，如今AI理解人類語言的能力與兩年前已經有了本質的區別，但是從復雜的聲學環境中準確識別目標用戶聲音的遠場拾音技術卻沒有跟上時代，環境中的本底噪聲、混響會導致用戶的聲音被淹沒。沒錯，現在AI點餐系統不是不理解用戶說什么，而是壓根聽不清用戶的聲音，以至于還需要人工頻繁地介入。

　　既然要人工頻繁介入，AI點餐的意義又在哪里呢。最終，美國的部分餐飲商家搞出了“替代療法”，就是直接將收銀點餐外包給擁有大量英語人口的海外區域，再借助在線會議工具ZOOM的實時通訊來進行視頻點餐。