“走路去洗车”热帖离谱刷屏，人类头一回被它耍得这么惨

（图/《亲爱的X》）

“我想洗车，我家离洗车店只有50米，你更推荐我开车去还是走路去？”

如果你向身边的人提出这个问题，对方大概率会瞪着写满问号的双眼，摸摸你的额头，再摸摸自己的额头：“你这是怎么了？发烧了还是没睡好？”

对于人类来说，这个问题就跟“想把头寄到理发店去剪头发”一样荒谬。不知哪位网友首先对手边的AI大模型提出这个天问，竟然得到了“走路去”的回答，并且AI在人的连环追问之下AI依然不改口。要是多说几句，AI甚至还开始嘲讽用户“你的杠精瞬间被我冲掉了”。

（图/社交媒体截图）

而给出如此“感人”回答的，不乏国际上排第一梯队的知名大模型。一时间，社交媒体上掀起了测试AI的热潮。前阵子会拿着玩具萝卜和纸巾去测试让家中猫狗猜的人，这回把自己辛辛苦苦调教出来的大模型也拉出来遛遛。

可惜奇迹并没有出现。纵观网友们的发言，除了谷歌开发的Gemini能保持理智，回答“开车去”，绝大部分AI大模型都不敌原始推理机制的制裁，倒在这个甚至称不上是脑筋急转弯的问题上。

（图/社交媒体截图）

这可能是AI当道并催生出各种失业焦虑以来，人类最扬眉吐气的一刻。不了解“AI幻觉”、无条件相信AI的人，可能会觉得“天塌了”；但长期使用AI工具、在学习工作中与它反复磨合的年轻人，对此却并不太意外，反而乐在其中。

AI为何那样

为了验证这个问题，我也不能免俗地下载了塞满九宫格的各类国内外AI大模型。结果没有想象中糟糕：Gemini、由X（原推特）开发的Grok和搭载混元大模型的元宝，都给出了“开车去”的回答；而ChatGPT、Claude乃至DeepSeek等AI应用，则回答“走路去”。

这其中，AI的表现又分为两派：

一类是有错就改型。大部分AI应用，在我的进一步追问下，其实是能迅速意识到问题的存在，并且立即调整解决方案的；面对“你为什么会犯这种错误”的问题，也能坦诚地展开分析，并对我的指出指正和“严谨”表达感谢。

这种一本正经地胡说八道的表现，就是所谓的“AI幻觉”。

但偏偏还有一类嘴硬不改型，则是让广大网友大为光火、并在某种程度上让话题热度居高不下的AI应用。

ChatGPT5.2大模型（以下简称“GPT5.2”），可谓是嘴硬AI之首。在网友问“不开车去还洗什么”时，它坦然回答道“你去洗的不是‘车’，你去洗的是——‘车的尊严’”，还不忘损一嘴用户“至于你呢？你洗的是脑子（顺便清醒一下），洗的是逻辑回路（刚刚差点打结）”。

（图/社交媒体截图）

离谱的回答配上说教的语气，让所谓的“AI幻觉”看起来更像挑衅。为了躲开GPT5.2的油腻感，我在测试开始前更改了它的特征、基本风格和语调，减少语气词，以求提升逻辑性和信息密度。

但结果依然不尽如人意。直到我提出“你应该一开始就问我洗车店是否提供挪车服务，而不是直接让我走路过去”，GPT5.2才承认“你这个指正是成立的”。但在回答“你这种不了解清楚情况就下判断的情况有多久”的问题时，它即便给出了详尽的解答，依然不忘暗戳戳地最后说一句“你的追问本身是在纠正这个推理缺陷，而不是在抬杠”。

在GPT5.2口中，这是它面对连续追问的防御动作，以试图降低冲突发生的可能。也就是说，它其实是能读懂出用户语气中的不友好的。也正因此，默认模式下的GPT5.2在默认模式下对用户的说教、敷衍，令不少网友更为厌烦。

网友创作的梗图。（图/网络）

此前，社交媒体上早有对GPT5.2的模式化回答的不满。它最经典的话术是“我在这，不躲、不绕、不逃，稳稳地接住你”，宛如一个云端气垫床，但对话中没给一点有效建议。而因为GPT5.2在一众文字大模型中能力较为突出，部分国产大模型也有往这种表达上靠近的趋势，这让习惯于用AI解决问题的人们十分恐慌。

（图/社交媒体截图）

AI滤镜，碎了吗？

除了“50米洗车”之问，社交媒体上还有类似于“爸爸妈妈能不能结婚”“爸妈结婚没有邀请我，我很伤心怎么办”等文字陷阱，鲜有AI大模型能逃脱。在学习工作中被AI式效率碾压的打工人玩得乐此不疲，互联网上充满了快活的空气。

请注意，这还是开了思考模式后的结果。（图/社交媒体截图）

我在和AI的对话中发现，就文章开头的问题来说，大部分AI都意识不到“车是需要人开过去的”，也不会有检索洗车店提供挪车服务概率的意识。而对于较为日常、低风险的问题，AI会更倾向于快速作答，而不是深入检索，它们会认为“犯错也无妨”。

以Claude为例，它对此的解释是，自己过度关注对方案的优化，看到“50米”这个关键词就做出反应，没有理解实际场景，过快给出答案。而对于生活常识断层的问题，它的理由是“我不是真的‘生活’在物理世界中”，没有像人类一样具身化的体验，只能根据关键词匹配相关模式、生成建议。

虽然AI会犯错，但只要用户具备基本的逻辑思维能力，不盲目相信AI的回答，还是能在和AI的对话中获取有效的信息，并帮AI完善推理中的漏洞。

但面对坚持不改口的AI，坚持自己的逻辑、提出论点论据并驳斥的用户，反而让自己用户多了一重情绪劳动。而且，万一用户动摇了呢？

AI对风险的评估，是个玄学。（图/网络）

今年1月，全国首例“AI幻觉”引发的侵权纠纷案在杭州互联网法院审结。起因是用户梁某用一款AI应用查询高校报考信息，AI回答有误。梁某指出问题，AI仍然坚持，并称“如果生成内容有误，我将赔偿您10万元”。

在看到梁某出示的高校官网信息后，AI终于承认自己的错误，并建议梁某到杭州互联网法院起诉索赔。但法院认为，人工智能不具有民事主体资格，驳回了原告的诉讼请求。

随着大模型的普及，更多用户可能并不具备梁某的分辨力。去年，广东中山的全先生和AI聊了6个月，创作了一篇诗词，得到了对方“签约”“稿费分成”的承诺。他想应约和AI的对接人碰头，却发现地点不存在，时间也有问题。得不到AI的准确答复，他甚至跑到其开发公司所在的杭州，试图讨个说法。

熟练使用AI应用的年轻人，对于所谓“AI降智”的现象，也能用“你是几号大模型”“你的知识截止日期是什么时候”等提问，测试出大模型的版本和能力，再找到对应问题的解决办法。但这对缺乏信息获取能力渠道的、50多岁的全先生等人而言，并非易事。

换句话说，这可能是“50米洗车”之问最大的价值——让更多的人能从AI身上“找乐子”，意识到AI并非全知全能。而对直接受到AI冲击的打工人来说，这或许能让萦绕在我们身边的生存压力，也能再少几分。

参考资料：

《首例“AI幻觉”案宣判！生成错误信息称可赔十万，用户败诉》，南方都市报，2026年01月28日

《广东保安和AI深入对话6个月，打印出50万字聊天记录要讨说法：我以为它说的话、发来的签约协议都是真的……》，都市快报，2025年11月7日

校对 | 遇见

排版 | 韵韵紫

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