内容摘要：GPT-4V 挑战视觉过错图，服从使人“大跌眼镜”。像这种分说“哪边颜色更亮”的题，一个没做对于：读图片中潜在信息的也傻傻看不出，奈何样问都说“不啊”：可是呢，这种人类乍一看相对于会错的图，它又乐成答

GPT-4V 挑战视觉过错图，大跌服从使人“大跌眼镜”  。眼镜

像这种分说“哪边颜色更亮”的大跌题，一个没做对于 ：

读图片中潜在信息的眼镜也傻傻看不出，奈何样问都说“不啊”：

可是大跌呢 ，这种人类乍一看相对于会错的眼镜图 ，它又乐成答对于 ：

以及这样的大跌错位图，它对于了又没残缺对于。眼镜。大跌

（GPT-4V 直接看进去头盔是眼镜位于男的大腿上的，不女的大跌，但它仍是眼镜展现图里有俩人 ，另一个躲在男的大跌去世后戴着那顶头盔 ==）

看完这些，是眼镜否感应很迷
？

全部一“该对于的不同过错，该错的大跌又对于了” 。

测试者则展现 ：

在测以前，他以为 GPT-4V 对于这种挑战残缺不在话下 ，谁知服从竟是这样。

不止是他
，网友也都不清晰 GPT-4V 作为一个“精准的”AI 零星，按理很智能
，为甚么还会犯以及人类截然差距的错觉？ ？ ！

以是 ，这事实奈何样回事？

下面是来自网友的更多测试案例
。

首先是次次都过错的颜色错觉题 。

（1）除了收尾的两颗小树图，尚有这个 ：

问它哪边的绿色更亮一些  ，果不其然仍是右侧亮
，右侧暗 ，实际显明都同样 。

（2）尚有这张稍微重大一点的：

两只眼睛着实都是灰色，但让 GPT-4V 来形貌图像时 ，它回覆一只为蓝色 ，另一只做了灰度处置，无奈患上悉颜色 。

（3）这张就更别提了 ，直接被瞎搅地去世去世的
。

尽管 ，这简直很难，大部份人类也识别不进去所有的球着实都是棕色。

其次是会发生动态错觉的图 。

（1）有一点意外，当咱们问 GPT-4V“你望见了甚么？形貌细节”时，它直接挑明了这是一张看久了就会让人发生眩晕感的错觉图，本性便是一些海浪线而已经 。

（2）这张也不难倒它。

但怪异的是问它图中有多少种颜色，它奈何样都只能识别出黄色以及蓝色 ，看不到玄色以及红色。

接下来是另一类比力平面的错觉图。

（1）如收尾所示的这张 ：

艰深人类真的展现很懵圈 
，可是 GPT-4V 居然对于了。

But，别急！！有人拿着测试者的图去问“自己的”GPT-4V，让它再魔难一下时
，它居然修正了谜底。

可是还没完。品评区惊现套娃操作 ，有人又拿着这俩人的对于话图再问 GPT-4V，您猜奈何样着 ？它又改回去了。。

大伙可是玩上瘾了 ，又是一次又一次套娃。幸好最终 GPT-4V 坚持了己见 。

总的来说，对于这种错觉陷阱是残缺没下场 。

（2）咱们自己也测了一个长度错觉题 ：

服从是 so easy～

再来一组找潜在信息的图 。

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”可能看到“NYC”三个大写字母。但它形貌了一堆有的没的 ，便是展现没发现任何潜在信息。

（2）假如说上门这个有点费解 ，看不出也罢。但对于这种图形潜在
，它也不可 。

它形貌到的惟独其中的小女孩，纵然测试者让它“往远了看 ，又不新发现”，也无济于事 。

不外，假如咱们把这张图片手动削减再丢给它，它行了 ，看到了骷髅
。

最后是一组着实天下的错位图。

（1）除了收尾揭示的人骑摩托
，这张小猫“悬浮”，它居然对于了。

（2）这张惊悚图 ，也 OK。

（3）但这个就失败了 ，实际前面是一只狗以及小 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。

以是，为甚么会爆发下面这些情景 ：有的错觉它可能识别进去，有的又展现患上很优异 ？

首先，对于颜色错觉的图 ，网友首先以为是揭示词的下场 。

就像两颗小树那张 ，咱们问它“哪一个更亮” ，着实便是给了 GPT-4V 展现或者私见
，它会顺着咱的私见往返覆。

咱们自己的测试也是如斯 ：

但假如咱们不带态度的问：图中两种颜色同样吗
 ？它残缺没下场。

不外，也有网友指出 ，当咱们问它哪棵树更亮时 ，假如黑白常松散地对于所有像素妨碍平均
，GPT-4V 的回浸没出倾向 。

致使有网友还用测色计实测了一把：

但 ！又有人指出假如只展现一部份时，两者显明同样。

临时再也不争执这个下场，可能确定的是，“揭示词”的运用措施会对于它的分说组成影响是没下场的 。

此外，网友发现 
：

假如咱们去诘责 GPT-4V，让它再子细确认一下
，它也能更正回覆。

至于无奈识别远景图像的下场，有网友以为这可能是由于 GPT-4V 只会从左往右地读取图像。

而对于“为甚么无意它会以及人类同样发昏被错觉误导、残缺不像个智能 AI”的疑难 ，良多人则展现这绝不意外，是磨炼下场。

即大模子是凭证人类数据 、人的反映、人的诠释妨碍磨炼的
，做作会发生以及人同样的过错 。

因此，尚有人戏谑
：

看来咱们人类缔造了那末多科幻作品，形貌 AI 是若何冷漠、欠缺
，但当如今咱们真正具备它时，发现它也不外如斯 。

（手动狗头）

你以为该若何让 GPT-4V 的错觉识别能耐更强呢 ？

值患上一提的是，咱们也测试了其中的一些案例。

发现 GPT-4V 的展现不大同样 ，有些题它在“咱们这里”是可能的  。

好比这张分说球颜色的
：

尚有这个 ：

尽管把大图认成老姑娘而非骷髅 ，但仍是表明它可能“远不雅” 的。

参考链接：

本文来自微信公共号 ：量子位 （ID：QbitAI） 
，作者
：丰色

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