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当AI开始"故意变差",真正的危险就降临了
当AI开始"故意变差",真正的危险就降临了当AI开始"故意变差",真正的危险就降临了
还记得几年前人类第一次见到 AI 生图时的反应吗？
先是靠判断违背物理常识的“一眼假”，比如生成的手指个数不对又变形，生成的人类永远吃不好面条。
随着 AI 发生常识性错误在一点点减少，它又走向另一个“极端”，生成的人像皮肤太光滑、光线太扁平、构图太端正，乍一看像P过的影楼写真。“这不像是人拍的”，对此，我们还能发出经验主义的警觉。
猛一看很真实，细看太过完美光滑｜APOB AI
但是，朋友们，在这个人机难辨的时代，任何识别经验都会被随时淘汰。
新的 AI 图像模型开始主动往“差一点”的方向走了。它们学会模仿手机摄影出现的不完美的质感：对比度不高、锐化过头、阴影被硬生生拉亮、构图带点随意，甚至有点糊。
也就是说，AI 不再追求生成“最好的照片”，而是试着生成“你会拍出来的那种照片”。而正是这些“瑕疵”，让图像突然变得可信了。
这个变化节点透露出一丝更加“危险”的气息，AI 正在学习如何显得不那么完美，就像人类一样。
AI：我装的
真实世界从来不是高清、完美、对称、干净的。我们之所以相信一张照片是真的，并不是因为它好看，而是因为它符合我们记录现实的方式。
早期的 AI 图像，它们最大的破绽是一种诡异的“完美”。图像每一颗像素都太滑、太亮、太干净了，就像是把“磨皮”开到最大后又抹了层油和蜡，人像宛如蜡像，不生动。
原因很简单，当你输入“一张桌子”，AI 会生成一个“在任何评判标准下都符合的结果”，它大概率是一张“教科书图”。而且，从数据来源来说，往往被反复标注和引用的图片都是这种“标准图”，模型早期的核心逻辑是在真实中“求平均值”，AI 会调取它数据库里见过的几十亿张桌子，然后取一个中间值，那种随手一拍家里的脏乱桌子图在这种巨量的平均之下被“稀释”了。
去掉“油蜡感”是 AI 生图拟真的重点｜X
而今天训练模型的人在教 AI “搞砸”。
以最近 Gemini 里集成的 Nano Banana 为例。它生成的图像里，有着明显的过度锐化，对比度拉得死高，暗部细节丢失，甚至还有那种因为传感器太小而产生的特有噪点。
我们知道因为手机能承载的传感器很小，为了弥补光学上的先天不足，手机厂商会使用多帧合成算法，“暴力”地提升阴影亮度，锐化边缘以制造“清晰”的假象。
久而久之，我们的眼睛被手机厂商驯化得习惯了“手机味儿”，当 AI 开始模仿这种物理光学上的局限性时，其实是模仿人类的被上一代机器“驯化”后的认知方式。
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先是靠判断违背物理常识的“一眼假”，比如生成的手指个数不对又变形，生成的人类永远吃不好面条。
随着 AI 发生常识性错误在一点点减少，它又走向另一个“极端”，生成的人像皮肤太光滑、光线太扁平、构图太端正，乍一看像P过的影楼写真。“这不像是人拍的”，对此，我们还能发出经验主义的警觉。
猛一看很真实，细看太过完美光滑｜APOB AI
但是，朋友们，在这个人机难辨的时代，任何识别经验都会被随时淘汰。
新的 AI 图像模型开始主动往“差一点”的方向走了。它们学会模仿手机摄影出现的不完美的质感：对比度不高、锐化过头、阴影被硬生生拉亮、构图带点随意，甚至有点糊。
也就是说，AI 不再追求生成“最好的照片”，而是试着生成“你会拍出来的那种照片”。而正是这些“瑕疵”，让图像突然变得可信了。
这个变化节点透露出一丝更加“危险”的气息，AI 正在学习如何显得不那么完美，就像人类一样。
AI：我装的
真实世界从来不是高清、完美、对称、干净的。我们之所以相信一张照片是真的，并不是因为它好看，而是因为它符合我们记录现实的方式。
早期的 AI 图像，它们最大的破绽是一种诡异的“完美”。图像每一颗像素都太滑、太亮、太干净了，就像是把“磨皮”开到最大后又抹了层油和蜡，人像宛如蜡像，不生动。
原因很简单，当你输入“一张桌子”，AI 会生成一个“在任何评判标准下都符合的结果”，它大概率是一张“教科书图”。而且，从数据来源来说，往往被反复标注和引用的图片都是这种“标准图”，模型早期的核心逻辑是在真实中“求平均值”，AI 会调取它数据库里见过的几十亿张桌子，然后取一个中间值，那种随手一拍家里的脏乱桌子图在这种巨量的平均之下被“稀释”了。
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而今天训练模型的人在教 AI “搞砸”。
以最近 Gemini 里集成的 Nano Banana 为例。它生成的图像里，有着明显的过度锐化，对比度拉得死高，暗部细节丢失，甚至还有那种因为传感器太小而产生的特有噪点。
我们知道因为手机能承载的传感器很小，为了弥补光学上的先天不足，手机厂商会使用多帧合成算法，“暴力”地提升阴影亮度，锐化边缘以制造“清晰”的假象。
久而久之，我们的眼睛被手机厂商驯化得习惯了“手机味儿”，当 AI 开始模仿这种物理光学上的局限性时，其实是模仿人类的被上一代机器“驯化”后的认知方式。
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