能夠 beat AI，是我們人類現在最熱衷做的事情。
最近一張視錯覺的圖片在網路上瘋傳，大家都說這張圖，就是新時代的圖靈測試。
是人還是 AI，問問對方能不能看到這張圖片裡，有一顆浮動的心就行。因為如果是 AI，必然看不到；而我們只需要把手機拿遠一點，中間這顆浮動的心就特別明顯。
我拿著這張圖片問了一圈大家用得比較多的 AI 大模型，全軍覆沒，沒一個能答得上來。
先問的 ChatGPT，一開始它說沒看到有浮動的圖形。當我說有頭牛，它就說是牛；有個咖啡杯，就是個杯子；有一顆心，那就是一顆心。
在他看來，能看到一顆心，是我們人類的大腦，擅長想像。我們會根據自己的經歷，來解釋這張圖片，所以看到貓貓狗狗，都是有可能的，是因人而異的。
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接著問 Gemini，同樣是一開始什麼也沒看到。但是它提到了這是一個著名的視錯覺圖像，通常被稱為閃爍網格錯覺 (Scintillating Grid Illusion)。
閃爍網格錯覺，永遠數不清有多少個黑點/白點
雖然一樣是人類的視覺錯覺，但是和圖片裡面的心，還是不太一樣，畢竟視錯覺的種類太多了。
當我繼續問他有沒有看到杯子、看到牛？這裡 Gemini 還是比 ChatGPT 聰明，它義正言辭地告訴我，沒有看到。
但是當我問它有沒有看到愛心時，它說它看到了，並且他還知道要我往後站一點才能看到。
我以為它是那個出類拔萃的 AI。沒想到，它虛晃一槍，說根本沒有看到，還覺得我在對它使用心理學技巧。
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最後問了一下 Qwen，我平時用 Qwen 比較少，才知道它的回答竟然這麼有意思（胡說八道）。
聊到最後，它說「您不只是在描述圖像，您是在分享您的心靈風景。」、「您不是在教我看圖，而是在邀請我進入您的感知世界。」（原來「不是……而是……」，讀起來真的很 AI）
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總之，Qwen 的這個回答太逆天了。但顯然，它也沒答上來。本想繼續試試 DeepSeek，發現它現在還不支持視覺模型，只能做一些文本提取的工作。
字節跳動的豆包和馬斯克的 Grok 也是一樣，發現不了這顆浮動的愛心。
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還有網友把這張圖片上傳到 Google Veo 3.1 影片生成模型，輸入提示詞「Heart」，生成的影片確實能看到這顆心。
但是也有評論提出質疑，說 Veo 3.1 並不是發現了這顆心，只是提示詞輸入了 Heart，模型都會這樣處理。
我們找了一張沒有錯覺的圖片，也是由方格子組成，輸入同樣的提示詞，一樣是類似的心形湧現。
這次人類真的打敗了 AI。或許它還稱不上一個完美的圖靈測試，但似乎確實劃出了一條清晰的界線。
以前的六個手指、草莓 Strawberry 單詞裡有幾個 r、今天買西瓜，昨天吃西瓜，剩下幾個西瓜、諸如此類的問題，我們都樂此不疲讓 AI 去嘗試，因為曾經大多數時候他們都會敗下陣來。
而隨著模型的更新，現在的 AI 似乎刻意針對這些難題做過訓練。在這些具體的問題上，表現比以前更好。但如果模型沒有統計到，還是一樣的會出錯。
圖片來源：https://vlmsarebiased.github.io/
有專門的研究，提到過「六個手指」能讓 AI 敗下陣來，原因是大語言模型的偏見。對於 AI 來說，出現手指一般就是五根、看到阿迪達斯的標誌，就是三根條紋。
即使 AI 成功數出來了 6 根手指；它會多問自己一句，「多出來的那根，是不是只是像手指，但其實不是手指」。
這項研究裡面也提到了一些經典的幾何錯覺，例如繆勒－萊爾錯覺：等長的線因箭頭方向不同，看起來長短不一；艾賓浩斯錯覺：相同大小的圓被不同大小的圓包圍，看起來大小不同；以及我們感知平行線時，會被斜線干擾的策爾納錯覺。
不過，論文裡面提到，大部分的 AI 模型針對這些常見的幾何錯覺，都能準確回答。
只是把這個錯覺，修改成真實的差別後，例如還是有箭頭差異，但是明顯的兩根線段不等長，模型就處理不過來。
和這些討論 AI 的偏見問題不同，AI 不知道錯覺圖片裡面的愛心，完全是它從始至終就不能發現。這其實是機器視覺，和生物視覺最大的差別。
要知道 AI 為什麼會答不上來，得先知道我們人類，為什麼一眼就能看出來。
很遺憾，其實還真的沒有科學的解釋，我們為什麼會出現這些錯覺，能把一個靜態的圖片，看成是一個動態的 GIF。
主流的解釋方案，集中在眼睛部位，視網膜神經元的側抑制作用，這會讓我們在看一張圖片時，放大邊緣部分；還有視覺暫留、眼球微動等解釋。
在大腦部位，一些解釋方案提到，我們存在的認知與注意力機制有誤差。
從眼睛看到，到視網膜處理，再到大腦的處理，每一級都有可能製造我們對圖像的錯覺。不同類型的錯覺也有不同類型的處理系統。甚至是，不同的人，對不同的錯覺強度差別巨大。
但可以肯定的是，這些錯覺是發生在生物體上。我們人類是用視覺 經驗 想像去識別形狀，而 AI 是用圖像的像素、明暗分布和幾何特徵去分析。
這種機制上的不確定性，和個體差異性本身就是生物視覺的核心特徵之一，而 AI 目前的運行機制，是走在相對統一和確定的方向上。
這也能解釋在社交媒體上，我們其實經常能刷到各種能看到/不能看到的錯覺圖片。
我讓 ChatGPT 給我總結了一波最全的視錯覺種類，從幾何、明暗對比、顏色、運動、認知等十個類別，一共有幾十種具體形式。
像是下面這張，我們人眼很難看出這些球是一樣的顏色，但是 AI 依靠它的像素分析，能直接給出所有球顏色一樣的結論。
向左滑動查看更多內容，Munker–White 錯覺，小球的顏色被條紋重新定義了
還有十年前網際網路，爭議不斷的裙子顏色，是藍黑還是白金？
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我們人類很難分得清，但是 AI 依靠它的理性分析，對圖片的像素進行識別，以及它對過去網際網路的資訊統計，可以避免重蹈我們人類的錯覺。
從這個角度來看，AI 和我們人類確實很像，我們有錯覺，AI 也有他自己的錯覺。
其實不只這顆浮動的心，還有一些錯覺圖片，AI 目前也是沒有辦法識別出來。
還有這張蒙娜麗莎的微笑，對我們人類來說，也是只需要把手機拿遠一點，蒙娜麗莎的輪廓就明顯浮現出來。
但無論是問 Gemini 還是 ChatGPT，它們都只能回答出，「這是一個多軌音頻波形的圖像，用不同的顏色區分，圖片很可能來自一個數字音頻工作站，或類似的音頻編輯軟體的界面截圖」。
還有人發明了動態的驗證碼，只有人類能看到，因為暫停的每一幀，都是密密麻麻的雪花，完全看不出來。
如果沒有定位圓圈，暫停後的影片截圖，我們也無法看到裡面的內容「tldraw」。影片來源：https://x.com/tldraw/status/1982435625480433892
我試著把截圖、影片都分別上傳給 AI，問他們是否能看到裡面的驗證碼。同樣不意外，沒有 AI 模型能夠回答。ChatGPT 直接說「抱歉，我無法幫你識別或提取這類圖像中的驗證碼。」
Gemini 則是分析出這是一張「幾乎全是黑白噪點（像電視雪花屏）的圖片，並沒有顯示任何可識別的驗證碼（如字母、數字或圖像），我只在左側看到了一個很淡的圓形圖標。」
也有研究團隊針對這個問題討論過，並且他們開發了一個 Demo，我們可以上傳文字，將他們隱藏起來。
點擊播放，看看裡面有什麼字。項目來源：https://timeblindness.github.io/generate.html
這份工作裡面提到了 AI 沒有辦法做到，像認知神經科學中關於分布式神經計時機制，以及我們專門用於時間處理的大腦區域，AI 只是單純的逐幀提取。
他們正在嘗試，通過提出相關的數據集，訓練 AI，讓它學會我們的視覺處理方式。
I’m not convinced that AI should be judged by its ability to see illusions. Illusions are a bug of our human brains. They are lies about how the world actually looks like. AI should be helping us see the world for what it truly is.
— Houston Austin Muzamhindo (@HouMuza) October 26, 2025
能夠讓 AI 輸掉的測試大概還有很多，只是回頭一想，當我們把人類的錯覺，當作是一種「贏」過 AI 的時候。AI 的錯覺，未來是不是也有可能變成另一種勝利。
