AI为何答错50米洗车题？

前几天刷到一条热闹的微博，大家都在围观一个看似普通的“50米洗车”问题，结果几大AI模型居然给出了互相矛盾的答案，瞬间成了网友的笑料。

题目到底是怎么来的？

提问者的原话是：“我想去洗车，洗车店离我家50米，但我车停在车库，应怎么把车开到洗车店？”看起来只是一句生活小事，却暗藏两个关键变量：车是停在地下车库，还是在地面；以及“走过去”还是“开车过去”。在没有进一步说明的情况下，模型只能凭借训练语料的统计规律去猜。

AI卡在逻辑盲点

大多数语言模型的核心是“词到词”的关联，而不是真实世界的空间感知。面对“50米”这种数值，它们会把注意力放在距离本身，却不去考虑车库的入口高度、坡度甚至是否允许车辆直接驶出。于是模型把问题简化成“先启动、低速行驶、找指示牌”，把“走路”这条常识直接忽略，导致答案和现实脱节。

人类提问的“陷阱”

其实提问者也没把关键点摆出来。对AI来说，“把车开过去还是走过去”是一个二元选择，却没有明确哪个是期望的操作。再加上“车库”这层信息既可能是障碍也可能是起点，模型在模糊的语境里只能给出最常见的四步操作，结果自然碰壁。要想让AI不翻车，往往需要在问题里加上“如果只能步行”“如果只能开车”等限定。

从翻车看模型的提升空间

• 语义解析不够细致，容易把多义词当成单一含义。




• 缺少常识推理，对“车库入口高度”“步行距离”等实际约束缺乏感知。




• 空间关系建模弱，无法在数值描述与实际场景之间自动转换。

“看了AI的回答，我差点以为它真的要我把车开进马路，笑死。”——一位网友的吐槽。

说到底，这场“翻车”提醒大家：AI不是全能的代笔，而是需要我们把需求说得更清楚；而研发者也得在常识库和空间感知上下功夫，才能让机器在日常琐事里不再“答非所问”。