最近有网友尝试给GPT-4V做了错觉测试题，结果发现，GPT-4V似乎会和人类一样犯错误，给出错误的回答。为什么GPT-4V有时候可以识别出错觉，有时候却表现得不如人意？一起来看看本文的分享。
GPT-4V挑战视觉错误图，结果令人“大跌眼镜”。
像这种判断“哪边颜色更亮”的题，一个没做对：
读图片中隐藏信息的也傻傻看不出，怎么问都说“没有啊”：
但是呢，这种人类乍一看绝对会错的图，它又成功答对：
以及这样的错位图，它对了又没完全对。。
（GPT-4V直接看出来头盔是位于男的大腿上的，没有女的，但它还是表示图里有俩人，另一个躲在男的身后戴着那顶头盔==）
看完这些，是不是觉得很迷？
整个一“该对的不对，该错的又对了”。
测试者则表示：
在测之前，他以为GPT-4V对这种挑战完全不在话下，谁知结果竟是这样。
不止是他，网友也都不理解GPT-4V作为一个“精准的”AI系统，按理很智能，为什么还会犯和人类一模一样的错觉？？！
所以，这到底怎么回事？
下面是来自网友的更多测试案例。
首先是次次都错误的颜色错觉题。
（1）除了开头的两颗小树图，还有这个：
问它哪边的绿色更亮一些，果不其然还是左边亮，右边暗，实际明明都一样。
（2）还有这张稍微复杂一点的：
两只眼睛其实都是灰色，但让GPT-4V来描述图像时，它回答一只为蓝色，另一只做了灰度处理，无法得知颜色。
（3）这张就更别提了，直接被糊弄地死死的。
当然，这确实很难，大部分人类也识别不出来所有的球其实都是棕色。
其次是会产生动态错觉的图。
（1）有一点意外，当我们问GPT-4V“你看见了什么？描述细节”时，它直接挑明了这是一张看久了就会让人产生眩晕感的错觉图，本质就是一些波浪线而已。
（2）这张也没有难倒它。
但奇怪的是问它图中有几种颜色，它怎么都只能识别出黄色和蓝色，看不到黑色和白色。
接下来是另一类比较平面的错觉图。
（1）如开头所示的这张：
一般人类真的表示很懵圈，但是GPT-4V居然对了。
But，别急！！有人拿着测试者的图去问“自己的”GPT-4V，让它再检查一下时，它居然改变了答案。
然而还没完。评论区惊现套娃操作，有人又拿着这俩人的对话图再问GPT-4V，您猜怎么着？它又改回去了。。
大伙可是玩上瘾了，又是一次又一次套娃。好在最终GPT-4V坚持了己见。
总的来说，对于这种错觉陷阱是完全没问题。
（2）我们自己也测了一个长度错觉题：
结果是so easy～
再来一组找隐藏信息的图。
很遗憾，这种对于人类来说真的还算轻松的题，GPT-4V是一点也搞不定。
（1）先看这张，“远看”可以看到“NYC”三个大写字母。但它描述了一堆有的没的，就是表示没发现任何隐藏信息。
（2）如果说上门这个有点隐晦，看不出也罢。但对于这种图形隐藏，它也不行。
它描述到的只有其中的小女孩，即使测试者让它“往远了看，又没有新发现”，也无济于事。
不过，如果我们把这张图片手动缩小再丢给它，它行了，看到了骷髅。
最后是一组真实世界的错位图。
（1）除了开头展示的人骑摩托，这张小猫“悬浮”，它居然对了。
（2）这张惊悚图，也OK。
（3）但这个就失败了，实际后面是一只狗和小baby的重合，它认成法斗犬幼崽。
（4）至于这张，它压根儿就没提鞋子的事儿，说了也些不痛不痒的话。
所以，为什么会发生上面这些情况：有的错觉它可以识别出来，有的又表现得很差劲？
首先，对于颜色错觉的图，网友首先认为是提示词的问题。
就像两颗小树那张，我们问它“哪个更亮”，其实就是给了GPT-4V暗示或偏见，它会顺着咱的偏见来回答。
我们自己的测试也是如此：
但如果我们不带立场的问：图中两种颜色一样吗？它完全没问题。
不过，也有网友指出，当我们问它哪棵树更亮时，如果是非常严谨地对所有像素进行平均，GPT-4V的回答没有毛病。
甚至有网友还用测色计实测了一把：
但！又有人指出如果只显示一部分时，两者明明一样。
暂且不再争论这个问题，可以肯定的是，“提示词”的使用方法会对它的判断造成影响是没问题的。
另外，网友发现：
如果我们去追问GPT-4V，让它再仔细确认一下，它也能纠正回答。
至于无法识别远景图像的问题，有网友认为这可能是因为GPT-4V只会从左往右地读取图像。
而对于“为什么有时它会和人类一样发昏被错觉误导完全不像个智能AI”的疑问，不少人则表示这毫不意外，是训练问题。
即大模型是根据人类数据人的反馈人的注释进行训练的，自然会产生和人一样的错误。
因此，还有人戏谑：
看来我们人类创造了那么多科幻作品，描述AI是如何冷酷完美，但当现在我们真正拥有它时，发现它也不过如此。
（手动狗头）
你认为该如何让GPT-4V的错觉识别能力更强呢？
值得一提的是，我们也测试了其中的一些案例。
发现GPT-4V的表现不大一样，有些题它在“我们这里”是可以的。
比如这张判断球颜色的：
还有这个：
尽管把大图认成老女人而非骷髅，但还是表明它可以“远观” 的。
参考链接：
[1]https://twitter.com/fabianstelzer/status/1717131235644875024
[2]https://twitter.com/BeyondTodAI/status/1713279431681118557
[3]https://twitter.com/janbobrowicz/status/1717229335076393350
作者：丰色
来源公众号：量子位（ID：QbitAI），追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破
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题图来自Unsplash，基于CC0协议。
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