GPT-4V錯覺挑戰實錄：大跌眼鏡！該錯的沒錯不該錯的反而錯了
GPT-4V挑戰視覺錯誤圖，結果令人「大跌眼鏡」。像這種判斷「哪邊顏色比較亮」的題，一個沒做對，讀圖片中隱藏訊息的也傻傻看不出，怎麼問都說「沒有啊」：
但是呢，這種人類乍看之下絕對會錯的圖，它又成功答對：
以及這樣的錯位圖，它對了又沒完全對。。
（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，是不是覺得很迷呢？
整個一「該對的不對，該錯的又對了」。
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，誰知結果竟然是這樣。
不只他，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，這到底是怎麼回事？
GPT-4V五大錯覺挑戰
以下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）除了開頭的兩顆小樹圖，還有這個：
問它哪邊的綠色比較亮一些，果不其然還是左邊亮，右邊暗，實際明明都一樣。
（2）還有這張稍微複雜一點的：
兩隻眼睛其實都是灰色，但讓GPT-4V來描述影像時，它回答一隻是藍色，另一隻做了灰階處理，無法得知顏色。
（3）這張就更別提了，直接被糊弄地死死的。
當然，這確實很難，大部分人類也辨識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「你看見了什麼？描述細節」時，它直接挑明了這是一張看久了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，它怎麼都只能辨識出黃色和藍色，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GPT-4V居然對了。
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，它居然改變了答案。
然而還沒完。留言區驚現娃娃操作，有人又拿著這兩個人的對話圖再問GPT-4V，您猜怎麼著？它又改回去了。。
大夥可是玩上癮了，又是一次又一次套娃。還好最終GPT-4V堅持了己見。
總的來說，對於這種錯覺陷阱是完全沒問題。
（2）我們自己也測了一個長度錯覺題：
結果是so easy～
再來一組找隱藏訊息的圖。
很遺憾，這種對人類來說真的還算輕鬆的題，GPT-4V一點也搞不定。
（1）先看這張，「遠看」可以看到「NYC」三個大寫字母。但它描述了一堆有的沒的，就是表示沒發現任何隱藏訊息。
（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。
它所描述的只有其中的小女孩，即使測試者讓它“往遠了看，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，它就行了，看到了骷髏。
最後是一組真實世界的錯位圖。
（1）除了開頭展示的人騎摩托車，這張小貓“懸浮”，它居然對了。
（2）這張驚悚圖，也OK。
（3）但這個就失敗了，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，說了也些不痛不癢的話。
為什麼會這樣呢？
所以，為什麼會發生上面這些情況：有的錯覺它可以辨識出來，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“哪個比較亮”，其實就是給了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，當我們問它哪棵樹比較亮時，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。
連有網友還用測色計實測了一把：
但！又有人指出如果只顯示一部分時，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。
至於無法辨識遠景影像的問題，有網友認為這可能是因為GPT-4V只會從左往右地讀取影像。
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資料、人的回饋、人的註釋來訓練的，自然會產生和人一樣的錯誤。
因此，還有人戲謔：
看來我們人類創造了這麼多科幻作品，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的錯覺辨識能力更強呢？
One More Thing
值得一提的是，我們也測試了其中的一些案例。
發現GPT-4V的表現不大一樣，有些題它在「我們這裡」是可以的。
例如這張判斷球顏色的：
還有這個：
儘管把大圖認成老女人而非骷髏，但還是表明它可以「遠觀」 的。
