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日期: 2025-12-30 | 來源: 果殼 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
還記得幾年前人類第壹次見到 AI 生圖時的反應嗎？
先是靠判斷違背物理常識的“壹眼假”，比如生成的手指個數不對又變形，生成的人類永遠吃不好面條。
隨著 AI 發生常識性錯誤在壹點點減少，它又走向另壹個“極端”，生成的人像皮膚太光滑、光線太扁平、構圖太端正，乍壹看像P過的影樓寫真。“這不像是人拍的”，對此，我們還能發出經驗主義的警覺。
猛壹看很真實，細看太過完美光滑｜APOB AI
但是，朋友們，在這個人機難辨的時代，任何識別經驗都會被隨時淘汰。
新的 AI 圖像模型開始主動往“差壹點”的方向走了。它們學會模仿手機攝影出現的不完美的質感：對比度不高、銳化過頭、陰影被硬生生拉亮、構圖帶點隨意，甚至有點糊。
也就是說，AI 不再追求生成“最好的照片”，而是試著生成“你會拍出來的那種照片”。而正是這些“瑕疵”，讓圖像突然變得可信了。
這個變化節點透露出壹絲更加“危險”的氣息，AI 正在學習如何顯得不那麼完美，就像人類壹樣。
AI：我裝的
真實世界從來不是高清、完美、對稱、幹淨的。我們之所以相信壹張照片是真的，並不是因為它好看，而是因為它符合我們記錄現實的方式。
早期的 AI 圖像，它們最大的破綻是壹種詭異的“完美”。圖像每壹顆像素都太滑、太亮、太幹淨了，就像是把“磨皮”開到最大後又抹了層油和蠟，人像宛如蠟像，不生動。
原因很簡單，當你輸入“壹張桌子”，AI 會生成壹個“在任何評判標准下都符合的結果”，它大概率是壹張“教科書圖”。而且，從數據來源來說，往往被反復標注和引用的圖片都是這種“標准圖”，模型早期的核心邏輯是在真實中“求平均值”，AI 會調取它數據庫裡見過的幾拾億張桌子，然後取壹個中間值，那種隨手壹拍家裡的髒亂桌子圖在這種巨量的平均之下被“稀釋”了。
去掉“油蠟感”是 AI 生圖擬真的重點｜X
而今天訓練模型的人在教 AI “搞砸”。
以最近 Gemini 裡集成的 Nano Banana 為例。它生成的圖像裡，有著明顯的過度銳化，對比度拉得死高，暗部細節丟失，甚至還有那種因為傳感器太小而產生的特有噪點。
我們知道因為手機能承載的傳感器很小，為了彌補光學上的先天不足，手機廠商會使用多幀合成算法，“暴力”地提升陰影亮度，銳化邊緣以制造“清晰”的假象。
久而久之，我們的眼睛被手機廠商馴化得習慣了“手機味兒”，當 AI 開始模仿這種物理光學上的局限性時，其實是模仿人類的被上壹代機器“馴化”後的認知方式。
OpenAI 剛升級的 ChatGPT Images，在宣傳片中也主打“真實拍攝感”｜OpenAI
當 AI 圖像不再試圖渲染物理世界真實的光影，轉而去渲染“手機攝像頭裡的世界”，用 The Verge 的評論，這叫“AI 學會了巧妙地繞過恐怖谷”。
這跟手機拍的風景照有什麼區別？｜The Verge
另外，Sora 2 和 Veo 3 也開始生成那種顆粒感拾足的“監控畫質”視頻，它們利用了的壹個邏輯：利用媒介的低劣，來掩蓋內容的虛構。
這張 AI 圖片也曾騙過無數網友，“隨手壹拍”的臨場感加上模仿手機的攝影效果｜Reddit
而這種“主動變差”的策略，並不只發生在圖像生成模型上。
“繞過恐怖谷，巧妙地”
你有沒有發現，聊天機器人也變了？
從壹開始那個“高智力低情商”的“偽人”——說話滴水不漏，姿態居高臨下，態度理性生硬，變得會猶豫、會共情、主動暴露脆弱。
有限的理性，偶爾的詞不達意，語氣中不可避免地透露出個人情緒......這些才是正常人類的表達。
去問 AI，AI 也會說這是壹種“後台策略”｜ChatGPT
所以當壹個 AI “有意”展露出這些，反而比壹個絕對理性、穩定、客觀中立的“聊天對象”更能拉近距離感，對此我們下意識的反應是，“挺有個性”、“完了，它好像真的在思考”。
這些“障眼法”背後是壹個關鍵的問題，當 AI 展示不完美時，它到底是在暴露能力的邊界？還是在展示能力本身？答案恐怕是後者。
它在判斷“什麼樣的結果更容易被人類接受”：脆弱、遲疑、模糊、噪點？這些過去被視為缺陷的東西，正在變成 AI 博取人類信任的表演策略。
這就像我們在讀書時期偶爾聽說的會控分考試的天才學生。
當壹個人，隨時決定要不要示弱，不是他真的被攻擊到了，而是示弱被他當作壹種社交能力。AI 也是如此，當它表現出猶豫，並不意味著它不知道答案，而是知道這種表達更容易讓人卸下防備。
AI 開始理解，人類對“像人”的判斷，本身就建立在不完美之上。真實感的來源不是堆參數達到的技術指標，而是壹種心理暗示和心理反饋。
AI 生成“低像素”的澳大利亞邦迪海灘恐襲“陰謀論”圖片｜圖源：X
事實證明，壹直以來我們判斷真實與否本身就帶著人類的局限。
就像人類看不到紅外與紫外光，聽不到 20Hz 以下的低頻，我們感知到的“現實”，本就只是壹個被生理和心理共同裁剪過的版本。
從這壹點上來說，比剝離出 AI 生成但符合人類預期的虛假更難的是，逼迫人類承認判斷主觀和認知局限。
AI 繞過恐怖谷的新策略，不是全力擬真，追求零差錯，而是精准地設計出恰好落在我們信任閾值之內的“真實”。
作者：糕級凍霧
編輯：沈知涵- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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