江蘇
一覺醒來
我發現世界變了
一時間人心惶惶
人類變得互相猜疑
事態緊急
是時候輪到我挺身而出了！
這是因為
AI不算太擅長處理“否定”的要求
人類聽到否定句時
腦子里火速進行了“分步推理”
但有的AI
并不會進行“分步推理”
在聽到“沒有猴子的房間”時
只會同時激活對應關鍵詞
并且它理解的“沒有”
一般指的是“概率低”
而不是真的沒有
所以
有的AI最終出來的結果就變成了
房間里帶著一只猴子
甚至換成人也一樣!
別慌！我還有第二招！
雖然AI現在
已經能生成正確的漢字了
仔細觀察，這些筆畫都是錯的
圖像是由像素網格組成的
多幾個像素點、有幾個像素點顏色值不一樣
都不太影響最終成品
但放文字上就行不通了！
多點像素、像素點位置有些變動
這個字可能就不對了
要是讓AI生成復雜的漢字
或是大段的漢字
就更有可能變成亂碼的抽象文字
不用擔心！我還有一招！
追問的話AI還會嘴硬！
這是因為
AI是在對照數據庫里的知識
給出一個它認為正確的答案
但是產生一些不符合常識的變動
AI就可能出錯了
人類很容易就能一眼看出
圖里有個浮動的愛心
但目前沒有一個AI
能真的看出這顆愛心!
有的只知道是視錯覺圖案
瞎編一個答案
有的顧左右而言他
不給正面回答
還有的給出離譜回答
被我指出后開始演我
因為AI不能像人類那樣
用肉眼看到流動的、實時變化的世界
它們只能看到
一幀一幀的、靜止的世界
不管是圖片在動，還是眼睛在動
產生的效果都沒法讓AI理解
就這樣
我又成功地化解了一場危機
但AI也在不斷吸取經驗
快速調整進化著
可能這會兒你去問AI
得出的不一定是跟我測出來一樣的結果!
比如我寫完后再去問AI
AI已經能靠作弊(搜網頁資料)
得出正確答案了！
參考資料：
[1] Alhamoud, K., Alshammari, S., Tian, Y., Li, G., Torr, P. H., Kim,Y.,& Ghassemi, M.Vision-language models do not understand ne-gation. In Proceedings of the Computer Vision and Pattern Recog-nition Conference.2025
[2] An Vol, Khai-Nguyen Nguyen, Mohammad Reza Taesiri,VyTuong Dang.Vision Language Models are Biased.https://vlmsare-biased.github.io/
[3]Ujjwal Upadhyay, Mukul Ranjan,Zhiqiang Shen, Mohamed El-hoseiny.Time Blindness: Why Video-Language Models Can’ t SeeWhat Humans Can?2025
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