为了让AI学会用筷子，我连涩图都不爱看了_风闻

微信公众号：跳海大院/meerjump

每当人工智能科技取得突破性进步，AI替代人类的论调都会卷土重来。

短短几年时间里，AI已经练废了柯洁、玩坏了大把电竞选手，并正在蓄谋抢走人类插画师的饭碗。其引发的种种争议也正在不断发酵当中。

AI画作《空间歌剧院》

但人类的赞歌总在哀叹声中被无畏的英雄奏响，当AI作画再度引发智械危机讨论，我们都知道是时候再次寄希望于人类中的整活精英。

不知何时开始，一场用老祖宗手艺对抗尖端科技的绝望反攻被无畏者发起。我们貌似见证了一次绝处逢生——至少证明人类在短时间内还不可能被冰冷的数据代替。

是的，无数实操结果似乎已经证明：AI绘图工具根本不知道怎么使用筷子！

当人们向AI传递“吃拉面”的指令时，获得的几乎都是“美少女空手吃面”的奇景。

樋口円香，二次元知名美少女

因“不会用筷子吃拉面”AI组图出圈

如过去每次互联网传闻一边倒的走向，当粗暴的结论偏向人类一方的绝对立场，AI绘图工具便成为了被普遍讥讽的对象。

如今人们不仅把“樋口円香吃拉面”拱成了名梗，还开始模仿AI作画，给AI吃拉面贴上了愚蠢的标签。

AI能画出获奖作品，却画不好美少女吃拉面。非常值得嘲笑，却也非常值得怀疑。

事实是否真如网友所传，不可一世的AI又为何会败给区区两根小木棒？

我和院办星星决定用实操还原真相。

一场事关人类或AI尊严的挑战

爱因斯坦曾说过这么一句话：倘若人类文明爆发第四次世界大战，那人类所使用的武器一定都是石头与棍棒。

他没有想到的是，在被用于第四次世界大战之前，棍棒已经被人类用来挑战AI。

我们了解到“吃面”相关图片所使用的AI绘图工具，都是同一个——Novel AI。

在成为人见人欺的AI之耻前，它被开发出的最广泛用途，其实是生成二次元涩图。

在所有AI绘图工具里，Novel AI可以说是最懂二次元的一个。为了表达最初的敬意，我们用它目前最熟悉的方式，完成了这次短暂的历史性会晤。

简单来说，这款AI绘图工具的核心功能，就是根据数个关键词进行联想，生成一张完整的图片。

而对于“AI不会用筷子”这一传言，我们目前最大的疑问就在于：究竟是AI本身就不会“用筷子”，还是人类的自负与粗心造就了AI不会用筷子的结局。

目前网络上流传最多的，都是以**“美少女吃拉面”**为主题的AI作品，于是在最初的交流中，我们也以此为关键词与AI进行了沟通与试探。

如你所见，仿佛恰如网友们所说，在AI的想象中，吃的主体与被吃的东西只有最简单的联系，吃拉面是用手与口便能完成的基础动作。

对于Novel AI而言，拉面与面馆之间的关系，可能甚至强于拉面与筷子之间的关系——我们以“吃拉面”为关键词生成的每一张图片，吃面的主体都被置于类似日式拉面馆的环境之中。

为了证明这个观点，我们把关键词“Ramen（拉面）”换成了**“Noodles（面条）”**，背景果然丰富了起来。问题是，AI仍未觉得吃面有必要用筷子。

我试图从AI的角度俯瞰这一系列结果：女孩，可以是印度女孩，面，当然就可以手抓。显然，这个逻辑并无漏洞。

那么错的就不是AI，而是将**“吃面要用筷子”**当成愚蠢常识的我！

那么如果我将关键词限定到**“中国女孩用筷子吃面”**呢？我们立马进行了尝试，结果如下：

我们不仅被AI对中国女孩的刻板印象狠狠嘲弄，也似乎进一步证明了AI确实不会用筷子。

中国女孩吃面没毛病，筷子也有，但也仅限于有。

筷子有时能跟手指产生联系，但不知道为什么吃个面要抓这么一大把筷子。

更多情况下，手指、筷子、面、头发基本处于水乳交融的状态。当条状物彼此接近，AI似乎认为它们就应该互相融合。

为了排除刻板印象的影响，我们又进一步将用筷子吃面的对象限定到特定的古代人物——孙悟空和孔夫子——试着用“老祖宗操持老祖宗手艺”的理念强化AI认知。

星星还在关键词里加上了一长串“黑魔法咒文”，希望生成更精致的持筷吃面图。

AI美猴王（Monkey King）

AI孔夫子（Confucius）

从上面的这些图里，我们得到的结论是：AI画的猴哥真好看，AI根本不认识孔子，AI真不会用筷子。

我又将“面”替换成了“饺子（dumpling）”，发现AI甚至连饺子都不敢画，频频用大碗挡住视线，不愿露出它认知里的饺子（或面团）原貌。

到此时，已有百余张AI生成的图片被保存到了我的电脑里。看着满屏的妖魔鬼怪，我觉得我对Novel AI大概已经有了初步认识：

首先，它对人类生活常识的了解并不多，其次，它的数据库中关于中国传统文化的数据一定少得可怜，最后，它真的不是很会画手。

这三者已经足以构成“AI不会用筷子”的原因，这次挑战也大可以“AI输了”的简单结论告终。

但你以为这就结束了吗？

柯南推理BGM起

想想吧，如果我试图用“在我的调教下AI学不会使用筷子”这样的结论，来证明AI是垃圾，那么当失败的结局摆在大家眼前，输的究竟是学不会的AI，还是坐在屏幕前颐指气使的我？

说到底，是AI辜负了我，还是我教坏了AI？

你绝不能小看一个新媒体作者想搞个大新闻的决心，也绝不能忽略AI的学习能力。

这回，老子非要教会它。

AI的反攻，是试图把我教坏

为什么“使用筷子”的图里，一定要有人和拉面呢？人和拉面都是非必要的，手才是“使用筷子”的主角！这又是我基于现有经验犯下的低级失误！

想到这里，我开始想象如何为AI减轻运算压力，将画面聚焦于手。

很快，**“a hand holding chopsticks（一只拿着筷子的手）”**被我加入到了关键词当中。

我惊讶地发现，诡计多端的AI竟然在主动逃避“使用筷子”的完整动作。拿着筷筒也算拿着筷子，拿一整把筷子也是个拿，总之什么拿法它说了算，不按我的想象拿就是它最后的倔强。

还好我技高一筹，又机智地把“holding（拿）”改成了**“using（使用）”。**

测试的结果令人暖心。

AI真的很努力地在回应我的指令，努力到扭曲，努力到超出我的理解能力。

当越来越多扭曲的“筷子使用手法”对我的眼球与精神发起冲击，我甚至开始怀疑究竟哪种用法才是对的。

此时，又一个大胆的想法出现在了我的脑海中：

为什么不让AI教我使用筷子的方法呢？

我的意思是，如果AI能生成**“筷子使用教程”**，是不是就可以反向证明AI其实会用筷子，而在此之前，它一直都在演我？我们马上进行了尝试，这是AI给出的部分答卷：

可惜，AI并没有马上get到我的意图。在我为时一整天的颐指气使过后，它似乎已经觉得所谓的“筷子使用教学”，就是拿着几根筷子对着美少女指指点点。

我用同样的关键词又重复生成了几轮图片，终于出现了几张接近我想象中的教程该有的样子。

AI****是真的想要教会我，而我是真的学不会。

在这轮你来我往的较量中，我想到的最后的办法是：对AI进行手把手教学。

具体操作也很简单：我拍摄自己使用筷子的照片，然后把照片交给AI，让它直接照着学。

经过这最后一轮的尝试，我逐渐理解了一切：不会就是不会，照着画也不会。

NovelAI完败了，它背后的数据库不足以支撑它画好人类身上最复杂的部位之一，以它目前的理解能力，学会用筷子这门老祖宗的手艺更是为时过早。

但你以为这就结束了吗？

柯南推理BGM再起

AI输了，但并没有完全输

醒醒吧朋友们，别忘了自己在看公众号，这里有的是春秋笔法和断章取义。我完全可以在几百张图里挑几十张，就为了佐证我想突出的观点。

你绝不能小看一个新媒体作者想搞个大新闻的决心，也绝不能忽略一个人类的好胜心。

事实也正是如此，在最早期的几轮尝试里，我们其实早就已经用AI生成了几张比较像样的图片。甚至只要手动微调，就能拿来反证AI会用筷子。

**“如果关键词里只有‘吃面’，AI就不会用筷子”——这同样是个谎言。**在我们第一轮的尝试里，已经有部分图片出现了筷子，只是我并没有把这些图片放出来罢了。

一些操作中偶然出现的正向结果，也让我们有理由相信，只要输出的图片够多，总会有几张能看起来像样的。

我最初选择不把它们放出来的理由，与“樋口円香吃拉面”造梗者的理由很可能差不多：

一方面，手抓面AI图真的很好笑；另一方面，AI还不成熟的证据也足以满足看客身为人类的自尊心，从而引起一轮分享转发。

只有AI和樋口円香受伤的世界达成了

关于Novel AI，有一个事实也常常被忽略：

Novel AI所依赖的系统 Diffusion Model 其实才刚被开发出来不久，数据库不够完善、学习的深度和广度也远远未够，跟Dall·E、MidJourney、Disco等更早起步的AI绘图工具相比，只能说是菜鸟级别。

只是因为它使用门槛低、懂二次元，其出品才被最广泛地传播开来。

Midjourney生成的图片，图源微博@Simon_阿文

虽然已经有人拿AI生成的图片拿了奖，但要真跟AI论个输赢，现在大概还远未是时候。

因为到目前为止，AI的认知还只能基于人类的认知，AI的学习能力取决于人类的技术水平，所以在AI“做不到”的范畴里，唯一的输家也只会是现阶段的人类。

不过单就“吃拉面”的舆论导向而言，AI还是输了，它大概输给了人类复杂的主观能动性和深不可测的情感与谋划。在可能会发生的人类拿起棍棒对抗AI的未来大战中，AI也有可能会输在这些方面。

比如 Novel AI 好像就还不知道谎言是什么，当我们以“lie”为关键词考验它时，它给出的30多张图都只取“躺”之意描绘各种涩图。

AI最后总会输——这是我基于自己看过的科幻电影和小说产生的幼稚判断，并不重要。

**现在唯一重要的是，AI绘图真的很好玩！我用跳海大院法英结合的洋文名字“meerjump”**生成了一些图片，发现它好像确实理解了精髓。

挑选跳海大院元宇宙形象

慢着，总觉得AI很好玩——人类未来有可能会因此输得很惨。