VYU團隊 投稿
(資料圖片僅供參考)
量子位 | 公眾號 QbitAI
人類一眼就能看懂的文字,AI居然全軍覆沒。
來自A*STAR、NUS、NTU、清華、南開等機構的研究團隊,最近有個新發現:
不管是OpenAI的GPT-5、GPT-4o,還是谷歌Gemini、Anthropic Claude,甚至國內的Qwen、LLaVA,在面對一些“看得見但讀不懂”的文字時,全都表現極差,直接“翻車”。
先切再疊,AI束手無策
VYU團隊設計了兩個小實驗:
1、選取了100條四字成語,把每個漢字橫切、豎切、斜切,再把碎片重新拼接。
人類讀起來毫無壓力,AI卻幾乎全錯。
2、挑選了100個八字母英文單詞,把前后兩半分別用紅色和綠色渲染,再疊加在一起。
對人類來說,這幾乎不構成挑戰——因為我們的視覺系統對紅/綠通道異常敏感,大腦能自動分離顏色,然后拼出完整的單詞。
但對AI模型來說,結果卻完全不同:
即使是最新發布的大模型,在這些問題上也屢屢碰壁。
無論是Gemini 2.5 Pro:
還是Kimi 2(Switch to 1.5 for visual understanding) :
(PS:Kimi 2最終推測的答案是hardline)
又或者Qwen3-Max-Preview:
全都得不到正確的結果。
AI不懂符號分割與組合
對該現象進行分析,VYU團隊認為,根本原因在于AI靠模式匹配,不懂文字結構。
人類之所以能“讀懂”,是因為我們依賴結構先驗——知道漢字由偏旁部首組成,知道英文是按字母組合的。
于是,只要文字稍作擾動(但人類依舊能看懂),AI就會徹底崩潰。
這個問題之所以值得研究,是因為它關系到AI落地的核心挑戰:
在歷史文獻與科學筆記整理中,AI無法像人類一樣從殘缺文字中恢復含義。
在安全場景里,攻擊者甚至可以利用這種“盲點”繞過AI審查。
VYU團隊認為,要想讓AI擁有類似人類的韌性,必須重新思考VLMs如何整合視覺與文本——
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