近年來，隨著科技的飛速發展，人工智慧（AI）已悄然滲透到我們生活的各個角落，尤其是在健康與健身領域。從智慧手錶到健身應用，AI正以前所未有的方式改變著我們記錄、分析和理解自身健康數據的習慣。然而，當AI開始為我們的運動表現和健康報告生成「總結」時，一個問題油然而生：這些AI生成的摘要，究竟是我們追求更健康生活的得力助手，還是一堆顯而易見、毫無價值的廢話？
以Strava為例，這款廣受歡迎的運動追蹤應用，不斷在更新其AI功能，包括路線規劃和對作弊行為的偵測。這聽起來頗具吸引力，能夠幫助我們規劃更佳的運動路線，甚至確保競技的公平性。然而，當我們將目光投向AI生成的運動總結時，情況似乎變得有些微妙。許多用戶發現，這些AI生成的摘要，往往只是陳述了一些非常明顯的事實。例如，「你今天跑了5公里，心率平均為150 bpm，這是一次不錯的有氧運動。」這類總結，對於一個長期使用健身設備的用戶來說，幾乎等於沒有提供任何額外資訊。我們早就知道自己跑了多遠、心率如何。AI真正能提供的價值，應該是更深層次的洞察，而非對已知事實的複述。
Garmin作為健身穿戴設備領域的巨頭，也積極擁抱AI技術。新款Forerunner系列智慧手錶的發布，不僅帶來了更鮮豔的配色，更重要的是，它集成了更先進的跑步指標分析。這無疑是讓專業跑者和業餘愛好者能夠更精確地掌握自己的訓練狀況。然而，正如The Verge的報導所指出的，AI在生成「健身總結」時，似乎陷入了一種「無法承受的明顯」的困境。用戶期望AI能夠像一位經驗豐富的教練，提供個性化的建議，指出潛在的問題，或是發現數據中不為人知的模式。但目前市面上許多AI總結，更像是對我們已經非常清楚的數據進行了簡單的語義包裝，其「智慧」程度，與其說提供洞見，不如說是在浪費我們的時間。
這種現象不僅出現在運動數據上。即便是像Samsung Galaxy Ring這樣的穿戴式健康戒指，雖然承諾將健康數據的收集變得更加無縫和隱蔽，但最終的數據解讀和總結，同樣面臨著AI「顯而易見」的挑戰。當我們花費近百美元購買一個能監測我們睡眠、活動和心率的裝置時，我們期待的是關於如何改善睡眠質量、提高運動效率、甚至預防潛在健康問題的深度分析。如果AI總結只是告訴我們「你昨晚睡了7小時，比前一晚多了一小時」，或是「你今天比昨天走了更多步」，那麼這項技術的價值將大打折扣。
問題的核心在於，目前的AI在理解和應用「語境」方面仍有局限。雖然AI可以處理和分析大量的數據，但它往往難以捕捉到數據背後的情感、意圖和細微差別。例如，一個優秀的健身教練不僅會看你的運動數據，還會結合你的身體狀況、精神狀態、日程安排，甚至你對運動的態度來提供建議。AI目前還難以做到這一點。它看到的可能只是一堆數字，而無法理解數字背後的「人」。此外，AI訓練數據的偏差，也可能導致其生成的總結顯得不夠個性化，甚至出現誤導。
當然，我們不能完全否定AI在健身領域的潛力。像LilysAI這樣的平台，正嘗試利用AI從課程中提取關鍵的健身技巧和鍛煉動作，並生成摘要。這在課程內容的快速消化和知識點的提取方面，確實能提供一定的幫助。這類應用更側重於知識的結構化和傳達，而非對個人數據的深度分析。這或許是AI在當前階段更為適合的應用場景。
那麼，我們該如何看待這些AI生成的健身總結呢？或許，我們應該將它們視為一種「輔助工具」，而非「最終答案」。它們可以幫助我們快速瀏覽數據，但不能替代我們自身的判斷和教練的專業指導。關鍵在於，AI的發展需要不斷地深化其對數據的理解能力，不僅要能「知道」我們做了什麼，更要能「理解」為什麼這麼做，以及「如何」做得更好。未來的AI健身總結，需要從「顯而易見」走向「洞見」，從「複述」走向「建議」，從「通用」走向「個性化」。
總而言之，AI在健身領域的應用，尤其是其生成的數據總結，目前仍然處於一個相對初級的階段。雖然市面上充斥著各種AI加持的健身產品和服務，但用戶普遍感到AI的總結內容缺乏深度和實質性。我們期待AI能夠提供更具洞察力、更個性化的分析，幫助我們真正地改善健康狀況。否則，這些「顯而易見」的總結，很可能最終淪為我們數位化生活中又一個冗餘的存在。隨著技術的進步，我們有理由相信，AI最終能跨越「顯而易見」的鴻溝，為我們的健身之路帶來真正的智慧加持。