當 AI 開始故意變差，真正的危險就降臨了

還記得幾年前人類第一次見到 AI 生圖時的反應嗎？

先是靠判斷違背物理常識的“一眼假”，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 發生常識性錯誤在一點點減少，它又走向另一個“極端”，生成的人像皮膚太光滑、光線太扁平、構圖太端正，乍一看像P過的影樓寫真?！斑@不像是人拍的”，對此，我們還能發出經驗主義的警覺。

猛一看很真實，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“差一點”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一絲更加“危險”的氣息，AI 正在學習如何顯得不那么完美，就像人類一樣。

AI：我裝的

真實世界從來不是高清、完美、對稱、干凈的。我們之所以相信一張照片是真的，并不是因為它好看，而是因為它符合我們記錄現實的方式。

早期的 AI 圖像，它們最大的破綻是一種詭異的“完美”。圖像每一顆像素都太滑、太亮、太干凈了，就像是把“磨皮”開到最大后又抹了層油和蠟，人像宛如蠟像，不生動。

原因很簡單，當你輸入“一張桌子”，AI 會生成一個“在任何評判標準下都符合的結果”，它大概率是一張“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“標準圖”，模型早期的核心邏輯是在真實中“求平均值”，AI 會調取它數據庫里見過的幾十億張桌子，然后取一個中間值，那種隨手一拍家里的臟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 里集成的 Nano Banana 為例。它生成的圖像里，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一代機器“馴化”后的認知方式。

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“手機攝像頭里的世界”，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么區別？｜The Verge

另外，Sora 2 和 Veo 3 也開始生成那種顆粒感十足的“監控畫質”視頻，它們利用了的一個邏輯：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，“隨手一拍”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，并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？

從一開始那個“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 也會說這是一種“后臺策略”｜ChatGPT

所以當一個 AI “有意”展露出這些，反而比一個絕對理性、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”背后是一個關鍵的問題，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？答案恐怕是后者。

它在判斷“什么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。

當一個人，隨時決定要不要示弱，不是他真的被攻擊到了，而是示弱被他當作一種社交能力。AI 也是如此，當它表現出猶豫，并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，而是一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，一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”，本就只是一個被生理和心理共同裁剪過的版本。

從這一點上來說，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，而是精準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

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