探寻“良品铺子”的海报，为什么AI生成的图片会有“花生上树”这样的错误

AI生成图片出现“花生上树”这类常识性错误，主要原因在于当前AI技术的工作原理和局限。它本质上是一个复杂的“模式匹配”工具，而非真正拥有理解世界的常识。

下面我们来详细解读图中的各个环节。

探寻根源：技术本身的局限

AI图像生成模型的工作原理，决定了它容易犯一些“想当然”的错误。

1. “照猫画虎”而非“理解”：AI模型是通过学习海量图片和对应的文字描述，来尝试掌握它们之间的统计关联。它学会的是“什么样的文字经常和什么样的像素 patterns 同时出现”，而不是真正理解事物背后的生物学原理、物理定律或常识逻辑。对它而言，“花生”这个词可能更多地与“果实”、“植物”等视觉特征相关联，而非其生长方式。为了生成一张看起来“像”花生的图片，它可能会将常见的“果实挂在枝头”的视觉模式套用过来，从而犯下“花生上树”的错误。这就像1中提到的，AI有时会产生“局部合理、整体荒谬”的问题。

2. “死记硬背”与“数据污染”：用于训练AI的数据集可能本身存在偏见、错误或重复2。例如：

   • 如果训练数据中恰好有错误标注的“树上花生”图片，或者大量“坚果长在树上”（如榛子、核桃）的图片，模型就可能错误地将“花生”与“长在树上”关联起来。

   • 一项研究发现，许多热门图像数据集充斥着重复或近似重复的图像2。这会导致模型“死记硬背”这些图像，而非学习真正泛化的规律，从而在生成时再现这些错误或偏见。

3. 文化与地域偏见：当前主流AI模型的训练数据绝大多数来源于互联网，其中欧美地区的内容占比较高7。这可能导致模型对某些事物的认知存在文化或地域上的偏差，对于一些具有地域特色的常识（如花生的确切生长方式），其学习可能不够充分。

提示词与使用方式的影响

有时，问题并不完全在AI本身，我们如何使用它也很关键。

1. 提示词不够精确：如果你只给AI一个简单的指令，如“一颗花生”，它就拥有巨大的“自由发挥”空间。提示词越模糊，AI就越倾向于用它从数据中学到的最常见模式来填补空白，这增加了出错的可能性。

2. 缺乏多模态参考：早期的AI工具仅支持文字输入，用户修改率很高1。现在很多工具已支持“图片+文字”的多模态输入（例如上传一张参考图，再要求AI生成类似风格）。良品铺子事件中，如果操作人员能提供一张真实花生地的照片作为视觉参考，或许就能避免这个错误。

审核与流程的缺失

技术的局限性，最终需要通过人的审核和流程来补足。

1. 过度依赖与信任：AI生成内容的便捷性让人容易产生依赖性，仿佛它“无所不能”。但我们必须清醒地认识到，当前的AI会犯错，而且可能犯一些缺乏常识的低级错误。不能因为它挂着“人工智能”的头衔，就默认其输出结果是准确无误的。

2. 专业审核环节的缺失：这正是良品铺子事件的核心问题。公司回应称“由于工作疏忽，错误使用了由AI生成的图片素材”，并承诺“升级内容审核机制”358。这直接表明，最终的错误是因为缺乏专业的人工审核环节。在将AI生成的图片用于商业宣传前，必须有具备相关领域知识的专业人士进行事实核查。

如何尽量减少此类错误

无论是开发者还是使用者，都可以做得更好：

• 对开发者而言：

  • 提升数据质量：清洗训练数据，减少错误和偏见，增加多样性和准确性。

  • 算法优化：探索让模型更好地理解物理世界规律和因果关系的方法。

  • 工具改进：提供更强大的多模态输入和控制选项，让用户能更精确地引导生成结果。

• 对使用者而言：

  • 编写更精确的提示词：尽量详细、准确地描述你想要的画面，包括环境、视角、细节等。例如，“长在泥土里、根部结着果实的落花生植物，写实风格”就比“花生”好得多。

  • 善多模态输入：充分利用上传参考图的功能，把抽象描述变得具体。

  • 牢记“AI会犯错”：始终保持批判性思维，不要无条件相信AI的输出。

  • 必不可少的专业审核：在任何严肃或商业用途中，必须由相关领域的专业人士对AI生成内容进行严格的事实核查和确认。这是最后也是最关键的一道防线。

总结

总而言之，“花生上树”这样的错误，是当前AI技术本身的内在局限性（缺乏真正理解）、训练数据偏差、提示词可能的不精确以及最关键的人工审核环节缺失共同导致的结果。

AI图像生成是一项强大的工具，但它更像一个极具天赋却又缺乏生活经验的“画师”。而我们，则需要成为那个拥有常识和专业知识的“艺术总监”，去引导、审核和修正它的作品，这样才能让技术真正可靠地为我们服务。