关于人工智能——以 ChatGPT 为代表——的讨论，最初集中在法律、医学和计算机等几个尖端领域，结果很明显，除了程序员能容忍 bug，其他几个领域往往不敢信赖人工智能。
随着人工智能逐渐过渡到日常应用，广泛接受更多普通人考验后，讨论也更趋于理智：不再一味希望人工智能代替什么，而是接受它作为一种全新的工具或方法，与传统技术并存。印刷术并未消灭手写，电脑没有干掉纸张，电信反而推动旅行，人工智能也循着这一路径。
烹饪便是一个绝佳的例子。当然，早已有人尝试让人工智能推荐食谱，可惜早期的成果要么是废话，例如从咖喱、土豆和炖牛肉得出“咖喱土豆炖牛肉”^1；要么就过于出乎意料，弄出一些黑暗料理。这其实是误会了人工智能的角色，没有把它当作新事物。
我本人在业余时间也喜欢动手做菜，几年间不断尝试用人工智能辅助烹饪。它远远不及美食专栏作家，也不会让你的母亲或者祖母黯然失色，但是作为一种从未有过的媒介，人工智能同样有着全新的用法。
没有做过菜的人工智能不是好厨子
作为一种上手门槛比较低的实践，估计有多少人都尝试过问人工智能讨要食谱。比如，随手打开冰箱，告诉人工智能里面有什么食材，让它推荐据此一道简单又不算难吃的菜式；而以 GPT-4 为代表，部分人工智能还允许你拍下冰箱内容物，就这照片直接给出建议。
但是，尽管交互体验非常新奇，但前述实践均把人工智能拟人化，把它当作一位经验丰富的大厨，或者一个做了一辈子菜的老奶奶（我并无性别歧视的意思）。很多所谓的高级玩家，也只是在此基础上调整 prompts，让人工智能玩角色扮演游戏：假扮擅长爆炒的中餐馆大厨，或者对新鲜度有着过人直觉的日本料理人。
——问题在于，人工智能不是任何人，它没有做过菜，只是道听途说别人的知识。这有点像今人照着古方做仿膳，大多也是就着文字资料费劲脑补，殊不知古代有钱有闲写食谱的，大多是远庖厨的君子，他们往往没有烹饪经验，比如袁枚，他自己不做菜，只是收集了不少食谱——虽然也功不可没——汪曾祺就此还吐槽过袁氏。西方的情况也好不到哪里去，那些花哨的食谱往往是“不弄脏衣袖的小姐”写的^2，以至于美国一百多年前家政科学运动影响如此深远，太太们终于自己挽起袖子下厨房。^3
结果就是，人工智能的建议比刻板印象中的中餐口诀还不靠谱，它或许会告诉你“一勺盐”“一杯水”或“一个番茄”，但各地的勺、杯和番茄尺寸千差万别^4，人工智能没有身体，自然不知。而烹饪恰恰有极强的地方属性，例如中餐的瓷勺就比美国的主餐勺大将近一倍，若是盲信人工智能，做出的东西要么寡淡无味，要么咸得齁人。
有食品网站的编辑尝试让 ChatGPT 推荐食谱，她很快发现，ChatGPT 对数字并不敏感，经常给出差距一倍以上的烹饪时长，所谓的快手早餐，最终花了四十多分钟，何况此人还是美食专栏的撰稿人，换作普通人，恐怕最后只能气得砸锅子，老老实实点外卖。
参考图：我要的就是刻板印象！
不妨反其道而行之。既然人工智能不擅长具体，只会嚼舌一般，那我干脆只要最终的菜肴参考图。比如说，直接让 ChatGPT 生成一张麻婆豆腐或 BLT 三明治的标准图片，然后尝试着仿制。我用得更多的是 Bing，它可以一次生成四张图片，在我的网络环境下也比 ChatGPT 快得多，不过具体的工具选择也并非本文旨趣。
这些人工智能生成的参考图高度标准，简直经过星级大厨亲手制作、专业造型师精精心布置、职业摄影师用心拍摄，会让人觉得“麻婆豆腐就应当长成这样”。而人类拍摄的菜肴照片，除非经过前述一系列专业人士之手，否则总感觉差点意思。甚至很多人类高手的照片和视频也不那么标准，一方面或许因为他们刻意求新，另一方面，现实生活中的食材也不像动漫中那么几何化、标本化。
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