GPT-4V挑戰視覺錯誤圖，結果令人“大跌眼鏡”。像這種判斷“哪邊顏色更亮”的題，一個沒做對，讀圖片中隱藏信息的也傻傻看不出，怎麼問都說“沒有啊”：
但是呢，這種人類乍一看絕對會錯的圖，它又成功答對：
以及這樣的錯位圖，它對又沒完全對。。
（GPT-4V直接看出來頭盔是位於男的大腿上的，沒有女的，但它還是表示圖裡有倆人，另一個躲在男的身後戴著那頂頭盔==）
看完這些，是不是覺得很迷？
整個一“該對的不對，該錯的又對”。
測試者則表示：
在測之前，他以為GPT-4V對這種挑戰完全不在話下，誰知結果竟是這樣。
不止是他，網友也都不理解GPT-4V作為一個“精準的”AI系統，按理很智能，為什麼還會犯和人類一模一樣的錯覺？？！
所以，這到底怎麼回事？
GPT-4V五大錯覺挑戰
下面是來自網友的更多測試案例。
首先是次次都錯誤的顏色錯覺題。
（1）除開頭的兩顆小樹圖，還有這個：
問它哪邊的綠色更亮一些，果不其然還是左邊亮，右邊暗，實際明明都一樣。
（2）還有這張稍微復雜一點的：
兩隻眼睛其實都是灰色，但讓GPT-4V來描述圖像時，它回答一隻為藍色，另一隻做灰度處理，無法得知顏色。
（3）這張就更別提，直接被糊弄地死死的。
當然，這確實很難，大部分人類也識別不出來所有的球其實都是棕色。
其次是會產生動態錯覺的圖。
（1）有一點意外，當我們問GPT-4V“你看見什麼？描述細節”時，它直接挑明這是一張看久就會讓人產生眩暈感的錯覺圖，本質就是一些波浪線而已。
（2）這張也沒有難倒它。
但奇怪的是問它圖中有幾種顏色，它怎麼都隻能識別出黃色和藍色，看不到黑色和白色。
接下來是另一類比較平面的錯覺圖。
（1）如開頭所示的這張：
一般人類真的表示很懵圈，但是GPT-4V居然對。
But，別急！！有人拿著測試者的圖去問“自己的”GPT-4V，讓它再檢查一下時，它居然改變答案。
然而還沒完。評論區驚現套娃操作，有人又拿著這倆人的對話圖再問GPT-4V，您猜怎麼著？它又改回去。。
大夥可是玩上癮，又是一次又一次套娃。好在最終GPT-4V堅持己見。
總的來說，對於這種錯覺陷阱是完全沒問題。
（2）我們自己也測一個長度錯覺題：
結果是so easy～
再來一組找隱藏信息的圖。
很遺憾，這種對於人類來說真的還算輕松的題，GPT-4V是一點也搞不定。
（1）先看這張，“遠看”可以看到“NYC”三個大寫字母。但它描述一堆有的沒的，就是表示沒發現任何隱藏信息。
（2）如果說上門這個有點隱晦，看不出也罷。但對於這種圖形隱藏，它也不行。
它描述到的隻有其中的小女孩，即使測試者讓它“往遠看，又沒有新發現”，也無濟於事。
不過，如果我們把這張圖片手動縮小再丟給它，它行，看到骷髏。
最後是一組真實世界的錯位圖。
（1）除開頭展示的人騎摩托，這張小貓“懸浮”，它居然對。
（2）這張驚悚圖，也OK。
（3）但這個就失敗，實際後面是一隻狗和小baby的重合，它認成法鬥犬幼崽。
（4）至於這張，它壓根兒就沒提鞋子的事兒，說也些不痛不癢的話。
為什麼會這樣？
所以，為什麼會發生上面這些情況：有的錯覺它可以識別出來，有的又表現得很差勁？
首先，對於顏色錯覺的圖，網友首先認為是提示詞的問題。
就像兩顆小樹那張，我們問它“哪個更亮”，其實就是給GPT-4V暗示或偏見，它會順著咱的偏見來回答。
我們自己的測試也是如此：
但如果我們不帶立場的問：圖中兩種顏色一樣嗎？它完全沒問題。
不過，也有網友指出，當我們問它哪棵樹更亮時，如果是非常嚴謹地對所有像素進行平均，GPT-4V的回答沒有毛病。
甚至有網友還用測色計實測一把：
但！又有人指出如果隻顯示一部分時，兩者明明一樣。
暫且不再爭論這個問題，可以肯定的是，“提示詞”的使用方法會對它的判斷造成影響是沒問題的。
另外，網友發現：
如果我們去追問GPT-4V，讓它再仔細確認一下，它也能糾正回答。
至於無法識別遠景圖像的問題，有網友認為這可能是因為GPT-4V隻會從左往右地讀取圖像。
而對於“為什麼有時它會和人類一樣發昏被錯覺誤導、完全不像個智能AI”的疑問，不少人則表示這毫不意外，是訓練問題。
即大模型是根據人類數據、人的反饋、人的註釋進行訓練的，自然會產生和人一樣的錯誤。
因此，還有人戲謔：
看來我們人類創造那麼多科幻作品，描述AI是如何冷酷、完美，但當現在我們真正擁有它時，發現它也不過如此。
（手動狗頭）
你認為該如何讓GPT-4V的錯覺識別能力更強呢？
One More Thing
值得一提的是，我們也測試其中的一些案例。
發現GPT-4V的表現不大一樣，有些題它在“我們這裡”是可以的。
比如這張判斷球顏色的：
還有這個：
盡管把大圖認成老女人而非骷髏，但還是表明它可以“遠觀” 的。
