回家過年，長輩不催婚，反向我「安利AI」！

至少在「教長輩」這件事上，AI 已經超越我了。

作者 | 張勇毅

編輯 | 靖宇

對於從事科技行業相關工作的年輕人來講，每年年底回家見長輩除了被催婚，還有另一個隱藏的副本會解鎖——教長輩用包括但不限於手機在內的所有電子裝置。

2024 年春節，我其實已經嘗試過用 AI 的介入，來完成一些原本長輩需要我才能完成、但實際上並沒有什麼難度的問題。例如幫助長輩學習如何更準確的提示詞（Prompt），使用類似「什麼問題 + 細節描述 + 發生場景 +附加需求」這樣的結構來獲得更準確的回覆，或是發掘一些 AI App 中自帶的例如一鍵 P 圖等功能。

今年回到老家，我原本做好了繼續科普 AI 的準備，卻震驚地發現一些長輩「倒反天罡」，主動開始向我安利一些 AI 應用。

除了發現一些長輩因為我去年的工作，已經對 AI 應用有了最基本的瞭解之外，比起常規的 AI 聊天類應用對話，長輩之間關於 AI 聊的更多的，往往是一些具體、但並不會在年輕人之間流行的應用。例如美圖秀秀的免費「老照片復活」，亦或是一些 AI 相機 App 實現的「還原年輕的自己」。

去年淘寶上的相關付費服務，今年已經變成了長輩們可以免費用的娛樂專案｜圖片來源：淘寶

雖然這些「文藝復興」對於 AI 在長輩之間的傳播有著正面作用，但我今年遇到的新問題也和 AI 有關。過去一年中，一些長輩經常在家族群中轉發各種明顯是由 AI 生成內容炮製的謠言，並且這個趨勢肉眼可見地在極速增加，我也在和長輩解釋這些謠言的過程中不堪重負。

在這種疲於奔命的問答中，我突然意識到「長輩問我的這些問題，其實大部分 AI 比我更適合回答」。

那麼，今年過年的 AI 教學，相比去年有變得更加有用嗎？

給家人一雙慧眼

得益於過年期間，DeepSeek R1 在網際網路上帶來的這一波爆火出圈，我實際上不用再像去年那樣、花費大量的時間給長輩介紹什麼是 AI，以及這個 AI 究竟在哪些方面能改變我們的生活。輩甚至開始主動了解 DeepSeek 以及這個單詞背後所代表的是什麼。

另一個主要的差別在於，今年的不少通用大模型 App 都整合了多模態影像識別能力，在長輩的日常生活中能派上更多用場。例如 Kimi 視覺版或者 ChatGPT，都已經能借助多模態能力，實現認人以及更多生活場景中的應用。例如如何養護植物、輔導作業，甚至是如何系絲巾等問題。

ChatGPT 多模態能力已經於今年一月開放，剛好趕上農曆新年｜圖片來源：X

隨著去年 Cursor 等大模型程式碼輔助工具大規模應用，如果你真的有興致，今年你甚至已經可以實現你自己實現想為長輩開發的需求。UP 主「Topbook」就自己做了一款幫助長輩閱讀產品說明書的微信小程式。

呼叫手機攝像頭、實現多模態能力的小程式｜圖片來源：Topbook

這款小程式名為「一個方腦殼」，據 UP 主介紹，它主要是為了幫助長輩識別各種字型過小的說明書內容，只需要拍一個照，就能把文字放大以及翻譯，並將老人需要知道的資訊單獨整理出來。如果是食物日用品以及電子產品，老人們也能知道這是什麼，以及最基礎的使用方式。

「一個方腦殼」只用了半個小時即完成原型開發｜圖片來源：Topbook

同時，這位 UP 主表示他本身並沒有編寫程式碼的經驗，前端完全是使用 AI 幫忙撰寫程式碼，只用了半個小時就實現了小程式的 UI 介面效果，多模態 AI 能力則是呼叫智譜 AI 開放平臺介面。後續的程式碼改寫甚至也都是使用 AI 來完成。

有了 AI 這個好工具，可以讓你更輕鬆地做出更多的工具，來幫助家裡的長輩。

AI 教長輩用手機

說到 AI 與硬體的結合，24 年 Claude 釋出的 Cpmputer Use 肯定是過去一整年 AI Agent 給業界帶來影響最深的技術演示，包括去年下半年釋出的智譜 AutoGLM，能夠完全理解使用者意圖並自主拆解指令，並完成一切系統級操作，本質上同樣是「Phone Use」的實踐。

比較遺憾的是，在 2025 年春節這個時間節點，大部分 AI Agent 手機應用還處在內測階段，即使我自己有機會體驗，也很難將其推廣給大部分長輩。

但這不代表現階段我們完全體驗不到「Phone Use」。去年智慧手機廠商大力推進手機端側 AI 的發展，手機廠商已經在將一部分 AI Agent 功能透過系統級更新的方式，將這些功能塞進作業系統中。

各家通用大模型都能提供相對準確的應用設定指南｜圖片來源：極客公園

比起年輕人關注的 AI 拍照等概念，用生成式 AI 教你用手機，對長輩而言是一個更有價值的功能。

目前，包括 OPPO、vivo 在內的一些主流手機廠商，都已經透過將手機系統設定匹配搭載的端側大模型能力後，將使用者解常高頻使用的複雜設定透過教程的方式，直接呈現給使用者，降低使用者的學習以及使用門檻。

在一些軟體級別的問題，例如「如何微信上開啟強提醒」「怎麼取消自動付款」等需求，目前包括豆包、DeepSeek 以及手機自帶的 AI 助手服務都能返回正確且詳細的設定步驟，已經完全能代替我教會長輩，大大減輕我的壓力。

新問題，新解法

AI 能力的增長，既有好處，也給出了新問題。AI 內容生成的謠言，AI 回答內容產生的幻覺，長輩其實更難辨別。

事實上，現在的抖音等平臺上已經充斥著各種用 AI 換臉生成的謠言影片，AI 早已成為各種難以辨別的謠言本身。很多明顯違背事實的內容，在「名人」換臉影片的背書下變得似乎可信。

不僅僅是在長輩之間，類似的問題早已蔓延至整個網際網路——無論是海外曾在社交媒體上掀起「颶風」的的 AI 生成圖「颶風中的小女孩」，還是近期西藏日喀則地震後在國內社交媒體瘋傳的「被壓廢墟下的小男孩」，都是 AI 虛假內容生成、引發社會爭議的負面典型案例。

Women for Trump 的聯合創始人 Amy Kremer 釋出的的謠言推文｜圖片來源：X

在這樣的 AI 虛假內容攻勢下，即使是有著正常 AI 內容分辨能力的年輕人也很容易陷入辨別能力的盲區，這種情況在長輩之間更為嚴重——對 AI 生成內容毫無戒心的老年人，他們出於同情心對這些內容點贊和轉發，卻無意中助長了演算法的傳播。透過在朋友圈/微信群聊中多次轉發，進一步增加了「可信度」。

對他們而言，日常看到最多的，可能是「某某市最新公告」「某工廠奠基儀式」這樣與日常生活高度關聯的內容，我甚至發現不少電商平臺上出現店鋪連結，現在已經用 AI 生成圖片來取代法律風險更大的實物圖片，來銷售明顯假冒偽劣的產品。

客觀來講，如今的大部分國內社交媒體以及短影片平臺的內容稽核與鑑別團隊，都沒有跟上對 AI 生成內容的稽核：除了小紅書這樣會用腳註提示使用者「內容由 AI 生成」的平臺，更多是像微信一樣，對於 AI 生成虛假內容完全沒有相關提示機制：平臺目前對於相關內容唯一的應對方式是封禁，但這樣在現實生活中往往起到了加劇謠言傳播的反效果——直到官方公告出爐才能平息相關謠言。

但等到「官方通告」下場，謠言往往已經在長輩之間的傳播鏈條中產生了明顯反應，官方的闢謠往往顯得力不從心。「造謠一張嘴，闢謠跑斷腿」這句話的含金量，在 AI 內容時代正在急劇升高。

在這種情況下，「用 AI 對抗 AI」為我們提供了另一種思路：教長輩辨別影片是否為 AI 加工。

當前階段的 AI 生成影片，往往也會伴隨著一些明顯的破綻。具體到細節上，雖然我自己也談不上什麼 AI 影片鑑定高手，但好在我比長輩們先一步熟練使用了 DeepSeek R1，因此我將這個問題拋給 R1，讓它針對「當下如何辨別影片是否由 AI 工具生成」這個問題進行詳細闡述，得到下面的回答：

要辨別 AI 生成的影片，可以從以下四個方面入手：

觀察嘴部動作：如果影片中人物說話時，嘴部動作顯得不自然、不連貫，或者有輕微的抖動，嘴角周圍看起來像被橡皮擦過一樣模糊，牙齒出現重影或分層，那這很可能是 AI 生成的影片。
注意肢體動作：AI 生成的數字人在肢體動作上往往難以與說話的重音和節奏完全匹配。你可能會發現他們的動作重複頻繁，偶爾還會出現不自然的聳肩、點頭或手勢。
檢查背景細節：AI 雖然能合成影像，但對現實世界的理解有限。因此，影片背景可能過於簡單，甚至違反物理規律。例如，人或動物可能會穿牆而過，建築物結構怪異，傢俱擺放不合理，花草樹木的擺動不自然，陰影和光源反射異常等。
評估畫質：AI 生成的影片在畫質和清晰度上通常不一致。你可能會發現人物非常清晰，但背景卻模糊不清，帶有顆粒感或失真。物體的中間部分可能清晰，但邊緣細節模糊，線條粗糙，色彩也不均勻。