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大跌眼鏡!GPT-4V 錯(cuò)覺(jué)挑戰(zhàn)實(shí)錄:該錯(cuò)的沒(méi)錯(cuò),不該錯(cuò)的反而錯(cuò)了

www.help-services.cn  2023-11-06 17:05  

GPT-4V 挑戰(zhàn)視覺(jué)錯(cuò)誤圖,結(jié)果令人“大跌眼鏡”。

像這種判斷“哪邊顏色更亮”的題,一個(gè)沒(méi)做對(duì):

讀圖片中隱藏信息的也傻傻看不出,怎么問(wèn)都說(shuō)“沒(méi)有啊”:

但是呢,這種人類(lèi)乍一看絕對(duì)會(huì)錯(cuò)的圖,它又成功答對(duì):

以及這樣的錯(cuò)位圖,它對(duì)了又沒(méi)完全對(duì)。。

(GPT-4V 直接看出來(lái)頭盔是位于男的大腿上的,沒(méi)有女的,但它還是表示圖里有倆人,另一個(gè)躲在男的身后戴著那頂頭盔 ==)

看完這些,是不是覺(jué)得很迷?

整個(gè)一“該對(duì)的不對(duì),該錯(cuò)的又對(duì)了”。

測(cè)試者則表示:

在測(cè)之前,他以為 GPT-4V 對(duì)這種挑戰(zhàn)完全不在話下,誰(shuí)知結(jié)果竟是這樣。

不止是他,網(wǎng)友也都不理解 GPT-4V 作為一個(gè)“精準(zhǔn)的”AI 系統(tǒng),按理很智能,為什么還會(huì)犯和人類(lèi)一模一樣的錯(cuò)覺(jué)??!

所以,這到底怎么回事?

下面是來(lái)自網(wǎng)友的更多測(cè)試案例。

首先是次次都錯(cuò)誤的顏色錯(cuò)覺(jué)題。

(1)除了開(kāi)頭的兩顆小樹(shù)圖,還有這個(gè):

問(wèn)它哪邊的綠色更亮一些,果不其然還是左邊亮,右邊暗,實(shí)際明明都一樣。

(2)還有這張稍微復(fù)雜一點(diǎn)的:

兩只眼睛其實(shí)都是灰色,但讓 GPT-4V 來(lái)描述圖像時(shí),它回答一只為藍(lán)色,另一只做了灰度處理,無(wú)法得知顏色。

(3)這張就更別提了,直接被糊弄地死死的。

當(dāng)然,這確實(shí)很難,大部分人類(lèi)也識(shí)別不出來(lái)所有的球其實(shí)都是棕色。

其次是會(huì)產(chǎn)生動(dòng)態(tài)錯(cuò)覺(jué)的圖。

(1)有一點(diǎn)意外,當(dāng)我們問(wèn) GPT-4V“你看見(jiàn)了什么?描述細(xì)節(jié)”時(shí),它直接挑明了這是一張看久了就會(huì)讓人產(chǎn)生眩暈感的錯(cuò)覺(jué)圖,本質(zhì)就是一些波浪線而已。

(2)這張也沒(méi)有難倒它。

但奇怪的是問(wèn)它圖中有幾種顏色,它怎么都只能識(shí)別出黃色和藍(lán)色,看不到黑色和白色。

接下來(lái)是另一類(lèi)比較平面的錯(cuò)覺(jué)圖。

(1)如開(kāi)頭所示的這張:

一般人類(lèi)真的表示很懵圈,但是 GPT-4V 居然對(duì)了。

But,別急!有人拿著測(cè)試者的圖去問(wèn)“自己的”GPT-4V,讓它再檢查一下時(shí),它居然改變了答案。

然而還沒(méi)完。評(píng)論區(qū)驚現(xiàn)套娃操作,有人又拿著這倆人的對(duì)話圖再問(wèn) GPT-4V,您猜怎么著?它又改回去了。。

大伙可是玩上癮了,又是一次又一次套娃。好在最終 GPT-4V 堅(jiān)持了己見(jiàn)。

總的來(lái)說(shuō),對(duì)于這種錯(cuò)覺(jué)陷阱是完全沒(méi)問(wèn)題。

(2)我們自己也測(cè)了一個(gè)長(zhǎng)度錯(cuò)覺(jué)題:

結(jié)果是 so easy~

再來(lái)一組找隱藏信息的圖。

很遺憾,這種對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō)真的還算輕松的題,GPT-4V 是一點(diǎn)也搞不定。

(1)先看這張,“遠(yuǎn)看”可以看到“NYC”三個(gè)大寫(xiě)字母。但它描述了一堆有的沒(méi)的,就是表示沒(méi)發(fā)現(xiàn)任何隱藏信息。

(2)如果說(shuō)上門(mén)這個(gè)有點(diǎn)隱晦,看不出也罷。但對(duì)于這種圖形隱藏,它也不行。

它描述到的只有其中的小女孩,即使測(cè)試者讓它“往遠(yuǎn)了看,又沒(méi)有新發(fā)現(xiàn)”,也無(wú)濟(jì)于事。

不過(guò),如果我們把這張圖片手動(dòng)縮小再丟給它,它行了,看到了骷髏。

最后是一組真實(shí)世界的錯(cuò)位圖。

(1)除了開(kāi)頭展示的人騎摩托,這張小貓“懸浮”,它居然對(duì)了。

(2)這張?bào)@悚圖,也 OK。

(3)但這個(gè)就失敗了,實(shí)際后面是一只狗和小 baby 的重合,它認(rèn)成法斗犬幼崽。

(4)至于這張,它壓根兒就沒(méi)提鞋子的事兒,說(shuō)了也些不痛不癢的話。

所以,為什么會(huì)發(fā)生上面這些情況:有的錯(cuò)覺(jué)它可以識(shí)別出來(lái),有的又表現(xiàn)得很差勁?

首先,對(duì)于顏色錯(cuò)覺(jué)的圖,網(wǎng)友首先認(rèn)為是提示詞的問(wèn)題。

就像兩顆小樹(shù)那張,我們問(wèn)它“哪個(gè)更亮”,其實(shí)就是給了 GPT-4V 暗示或偏見(jiàn),它會(huì)順著咱的偏見(jiàn)來(lái)回答。

我們自己的測(cè)試也是如此:

但如果我們不帶立場(chǎng)的問(wèn):圖中兩種顏色一樣嗎?它完全沒(méi)問(wèn)題。

不過(guò),也有網(wǎng)友指出,當(dāng)我們問(wèn)它哪棵樹(shù)更亮?xí)r,如果是非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)貙?duì)所有像素進(jìn)行平均,GPT-4V 的回答沒(méi)有毛病。

甚至有網(wǎng)友還用測(cè)色計(jì)實(shí)測(cè)了一把:

但!又有人指出如果只顯示一部分時(shí),兩者明明一樣。

暫且不再爭(zhēng)論這個(gè)問(wèn)題,可以肯定的是,“提示詞”的使用方法會(huì)對(duì)它的判斷造成影響是沒(méi)問(wèn)題的。

另外,網(wǎng)友發(fā)現(xiàn):

如果我們?nèi)プ穯?wèn) GPT-4V,讓它再仔細(xì)確認(rèn)一下,它也能糾正回答。

至于無(wú)法識(shí)別遠(yuǎn)景圖像的問(wèn)題,有網(wǎng)友認(rèn)為這可能是因?yàn)?GPT-4V 只會(huì)從左往右地讀取圖像。

而對(duì)于“為什么有時(shí)它會(huì)和人類(lèi)一樣發(fā)昏被錯(cuò)覺(jué)誤導(dǎo)、完全不像個(gè)智能 AI”的疑問(wèn),不少人則表示這毫不意外,是訓(xùn)練問(wèn)題。

即大模型是根據(jù)人類(lèi)數(shù)據(jù)、人的反饋、人的注釋進(jìn)行訓(xùn)練的,自然會(huì)產(chǎn)生和人一樣的錯(cuò)誤。

因此,還有人戲謔:

看來(lái)我們?nèi)祟?lèi)創(chuàng)造了那么多科幻作品,描述 AI 是如何冷酷、完美,但當(dāng)現(xiàn)在我們真正擁有它時(shí),發(fā)現(xiàn)它也不過(guò)如此。

(手動(dòng)狗頭)

你認(rèn)為該如何讓 GPT-4V 的錯(cuò)覺(jué)識(shí)別能力更強(qiáng)呢?

值得一提的是,我們也測(cè)試了其中的一些案例。

發(fā)現(xiàn) GPT-4V 的表現(xiàn)不大一樣,有些題它在“我們這里”是可以的。

比如這張判斷球顏色的:

還有這個(gè):

盡管把大圖認(rèn)成老女人而非骷髏,但還是表明它可以“遠(yuǎn)觀” 的。

參考鏈接:

本文來(lái)自微信公眾號(hào):量子位 (ID:QbitAI),作者:豐色

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