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作者
標題 [爆卦] 文心一言 AI 繪圖是套用外國 APP
時間 Thu Mar 23 22:18:16 2023
作者
標題 [爆卦] 文心一言 AI 繪圖是套用外國 APP
時間 Thu Mar 23 22:18:16 2023
原文已被和諧了，這是網友備份（轉成繁體）
劉大可先生 3-22 18：10 from微博網頁版
我今晚掌握的證據對百度非常不利。他們最近推出的那個會畫圖的人工智慧，#文心一言#
，恐怕是和漢芯、鴻蒙一樣的東西：套殼、畫皮、造假。
這個猜測早就心照不宣了，說百度這個所謂的人工智慧，其實就把中文句子機翻成英語單
詞，拿去用國外剛剛開源的人工智慧“Stable Diffusion生成了圖畫，再返回給你，說是
自己畫的。
詞，拿去用國外剛剛開源的人工智慧“Stable Diffusion生成了圖畫，再返回給你，說是
自己畫的。
對此，早先的直接證據是圖1，讓它畫“鼠標和總線”，它會畫出來“老鼠和公共汽車”
，因為“鼠標"和“總線"的英文是"mouse"和“bus"，再比如圖 2，讓它畫“起重機”，
它會莫名其妙地畫出一個鶴的頭，因為“起重機”的英文是“crane”，這個單詞更常的
意思就是“鶴”。
，因為“鼠標"和“總線"的英文是"mouse"和“bus"，再比如圖 2，讓它畫“起重機”，
它會莫名其妙地畫出一個鶴的頭，因為“起重機”的英文是“crane”，這個單詞更常的
意思就是“鶴”。
間接的還有，如果關鍵字不加中國”，那麼畫出來的都是白種人，連國旗都是星條旗，
等等，不一而足。
但百度有不少擁躉，非說這是語義分析做好、國外的圖片資源更便宜之類的。
於是，我在今晚嘗試了許多“中英歧義”的片語短語，得到了這一系列叫人作嘔的結果
：
最露骨的莫過於圖3，“一可以豆子”，這在漢語裡根本不是人話，但如果機翻成英語，
“one can bean”，它就輕鬆地畫出“一罐頭豆子”。為了證明這不是個偶然，圖4是“
牛肉可以”，圖5是”滿冰箱可以“。
“one can bean”，它就輕鬆地畫出“一罐頭豆子”。為了證明這不是個偶然，圖4是“
牛肉可以”，圖5是”滿冰箱可以“。
圖4還啟發我，英語裡面只有用肉有專門的詞彙，罕見肉沒有英語詞匯，果然，如圖6，
讓它畫“羊肉和驢肉”，它只會畫出羊肉，而驢肉只能畫出一頭驢，同時，因為它不理
讓它畫“羊肉和驢肉”，它只會畫出羊肉，而驢肉只能畫出一頭驢，同時，因為它不理
解這個句子，還讓驢長了羊毛。 圖7是”土耳其張開翅膀”，你猜它為什麼畫了個火雞？
同理，圖8的“水瓜”當然要畫個西瓜，圖9的“牛奶路“畫了個“銀河”。 還有稍微妙
一些的。圖10“雲中的平面”，結果畫了個飛機，這是因為 “雲中的平面“機翻之後是
"plane in cloud“，那個英語的人工智慧當然會畫個飛機。
一些的。圖10“雲中的平面”，結果畫了個飛機，這是因為 “雲中的平面“機翻之後是
"plane in cloud“，那個英語的人工智慧當然會畫個飛機。
圖11是“金色摔倒”，不出意外的話，它是機翻成了“golden fall”，也就是 “金色的
秋天”。
尤其值得一提的是圖12，“中國論文“，它畫了一幅山水畫，為啥？因為論文是"paper"
，但“Chinese paper"是宣紙，所以它畫了一幅水墨畫象徵宣紙。作為佐證。
圖13是真正輸入“中國紙“畫出來的結果。無獨有偶，圖14是”法國粉筆”，它畫了個法
國人的“炭筆素描"(chalk)。
最後，圖15是樹葉封面蘋果，“封面“就是“cover"，"cover"就是“覆蓋”， 很明白吧
？
如果你也想試試，不用等著註冊文心一言，這個畫畫的能是獨立的，名叫“文心一格”，
直接搜就能找到。隨便找個英漢詞典就能揭開這層皮。
所以人們之前玩兒的那些畫菜名，什麼魚香肉絲、松鼠鱖魚、紅燒獅子頭，畫出來的莫名
其妙的東西，並不是人工智慧天真可愛，而是漢譯英的功夫不到家，難為了羊皮裡的外國
程序。
其妙的東西，並不是人工智慧天真可愛，而是漢譯英的功夫不到家，難為了羊皮裡的外國
程序。
我覺得好丟人。無數次需要民族企業出來振作我的自豪感，那怕不是“領先”，就只是“
緊隨其後”這樣的自豪感，卻總有流氓出來噁心人，芯片是砂紙磨的，系統是外殼套的，
連個不賺錢的人工智慧都是機翻的 …. 就難免讓我惡及余胥。
緊隨其後”這樣的自豪感，卻總有流氓出來噁心人，芯片是砂紙磨的，系統是外殼套的，
連個不賺錢的人工智慧都是機翻的 …. 就難免讓我惡及余胥。
當然，如果誰能鐵證如山，證明百度這個人工智慧真是自主研發，不是給國外的開來源程
式改頭換面，只是出於各種各樣的難言之，必須把漢語機翻成英語才能畫出畫來，如此難
以信的可能性竟然就是事實，我也是欣慰的，會覺得這是好事，是我小人之心了。
式改頭換面，只是出於各種各樣的難言之，必須把漢語機翻成英語才能畫出畫來，如此難
以信的可能性竟然就是事實，我也是欣慰的，會覺得這是好事，是我小人之心了。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 125.231.109.199 (臺灣)
※ 作者: RungTai 2023-03-23 22:18:16
※ 文章代碼(AID): #1a75-hK_ (Gossiping)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1679581099.A.53F.html
推 : 支那的東西就是拿國外開源的來當作自己1F 101.9.174.176 台灣 03/23 22:19
※ 編輯: RungTai (125.231.109.199 臺灣), 03/23/2023 22:20:34→ : 的2F 101.9.174.176 台灣 03/23 22:19
推 : 6-1-3 刪文掰掰3F 220.129.211.94 台灣 03/23 22:19
推 : 百度不意外4F 106.154.140.116 日本 03/23 22:20
推 : 工人智慧-聞腥一抄?5F 150.116.129.113 台灣 03/23 22:20
→ NSRC …
推 : 模型是用哪個有找出來嗎7F 61.64.0.72 台灣 03/23 22:22
→ : 不意外8F 61.231.92.251 台灣 03/23 22:22
噓 : 6-1-3 刪文掰掰9F 1.200.139.145 台灣 03/23 22:22
推 : 不意外吧！10F 49.216.89.131 台灣 03/23 22:22
![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/1LjZSTf.jpg)
噓 : 當初百度就是拿google的搜尋結果13F 64.226.59.111 菲律賓 03/23 22:36
推 : 早就在懷疑了 不意外14F 123.195.125.110 台灣 03/23 22:38
推 : 完全不意外15F 180.177.58.11 台灣 03/23 22:50
推 : 說真的 他們國內的相關資料庫官方應該早就蒐集超大量了吧?結果還會出現這種結果那技術力就真的讓人啼笑皆非了16F 203.222.13.195 台灣 03/23 22:51
推 : 訓練的資料庫都是同一批，得到的結果當然會差不多19F 118.166.28.39 台灣 03/23 23:22
→ diyaworld …
噓 : 不重要26F 114.136.232.100 台灣 03/24 00:04
推 : 原來是個中翻英翻譯軟體啊！27F 67.180.127.11 美國 03/24 00:43
推 : 不意外 笑死 上面有人以為訓練庫一樣 結果就會一樣 根本無視各種參數調整與演算法28F 73.135.31.236 美國 03/24 08:45
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