[AI趣事] 2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对的题，顶尖AI全军覆没，这是什么神仙操作？

🕐 震惊！AI连几点都不知道了？

兄弟们，今天看到个让我笑出猪叫的新闻：2025年了，那些动不动就说要取代人类的AI，居然连时钟都看不懂！

你没听错，就是那种小学生都会的”现在几点了”的问题，把一群顶尖AI给难住了！

战绩惨不忍睹：

• 人类平均准确率：89.1%（基本就是闭着眼睛都能答对）
• AI最好成绩：13.3%（连蒙都蒙不到这个分数吧？）

这就好比让一群博士生去做九九乘法表，结果全都算错了… 😅

🔬 ClockBench：专治各种不服的AI

有位叫Alek Safar的老兄（AI基准创建者、连续创业者），专门搞了个ClockBench来”拷打”AI，看看它们到底能不能看懂时钟。

考试规模：

• 36个定制表盘设计
• 180个时钟样本
• 每个时钟4道题
• 总计720道测试题

这阵势，比我们当年高考还严格！测试了来自6家大厂的11个主流模型，还找了5个人类做对比。

结果？AI被人类按在地上摩擦！

📝 四大”送命题”：AI的噩梦考场

第一题：这个时间合法吗？

给AI看个时钟，问：这时间靠谱不？如果靠谱，请以JSON格式输出小时、分钟、秒数、日期、月份、星期几…

AI内心OS： “什么？还要JSON格式？我连几点都不知道，你让我写代码？” 💀

第二题：时间加减法

比如现在3点15分，加上2小时40分钟是几点？

人类： 这不是小学数学吗？
AI： 我算个der… 🤖

第三题：转动指针

要求AI选择时针/分针/秒针，按指定角度顺时针或逆时针旋转。

这题目光看着就头疼，AI估计想直接format c:了… 😂

第四题：时区转换

给定纽约夏令时，算出北京时间是多少。

AI： “时区是啥？能吃吗？” 🌍

😱 结果分析：AI的”智商”让人窒息

误差大到离谱

• 人类误差中位数：3分钟（基本就是看错了一点点）
• 最好的AI误差：1小时（这是近视了800度吗？）
• 差一点的AI误差：3小时（这已经不是看时钟，是在算命了…）

奇葩发现

最难识别的钟表特征：

1. 罗马数字表盘（AI：这些I、V、X是啥意思？）
2. 环形数字朝向（AI：为什么数字都歪着？）
3. 秒针位置（AI：这根细线是干嘛的？）
4. 杂乱背景（AI：花里胡哨的，看不清！）
5. 镜像时钟（AI：直接崩溃）

🏆 各大AI厂商的”成绩单”

表现还算看得过去的：

• 谷歌Gemini 2.5系列：各自类别的班长，但也就那样…
• GPT-5：排名第三，推理预算加不加都一个样（说明不是算力问题，是真的不会）

拖后腿的：

• Anthropic系列：全线落后，可能忙着研究安全性去了
• Grok 4：表现远低于预期，明明那么大的模型，结果连时钟都看不懂

最搞笑的是Grok 4在”识别无效时钟”这题上准确率最高（64.9%），但问题是它把63.3%的时钟都标记为无效！

这不是会做题，这是纯靠蒙的啊！就像考试不会做，全选C一样… 🎲

🤔 为什么AI这么拉胯？

研究人员分析了几个可能的原因：

1. 训练数据不够

可能AI见过的时钟图片太少，没学会指针、刻度和时间的对应关系。

就像你没见过钟表，突然让你读时间一样。

2. 视觉到文本的转换有问题

时钟是个几何图形，但AI要用文字来理解，这中间可能”失真”了。

相当于让你用汉字来描述一首音乐，总觉得不对味。

3. 空间推理能力不足

读时钟需要理解角度、位置关系，这对当前AI来说还是个难题。

💡 有意思的发现

虽然AI读时钟菜得一批，但在其他相关任务上表现还不错：

• 时间加减：部分场景准确率100%
• 指针旋转计算：也能做得不错
• 时区转换：基本能搞定

这就很奇怪了：会算时间，会转指针，就是看不懂时钟…

这就像一个人会做高等数学，但不会看钟表一样神奇！ 🤷‍♂️

🎯 人类 vs AI：差距在哪里？

人类的优势：

• 从小就看时钟，已经形成了直觉
• 空间感知能力强
• 能快速识别各种样式的钟表

AI的劣势：

• 缺乏空间几何的直觉理解
• 过度依赖文本表示
• 训练数据可能不够多样化

🚀 这说明了什么？

这个测试告诉我们几个重要信息：

1. AI还远没有我们想象的那么智能

连小学生都会的看时钟都搞不定，还谈什么AGI（通用人工智能）？

2. 当前AI的能力很不均衡

能写诗、能编程、能下棋，但看不懂时钟… 这就像一个偏科严重的学霸。

3. 视觉理解仍然是个难题

虽然AI在很多视觉任务上表现不错，但涉及到精细的几何关系理解时，还是会露馅。

🤣 程序员的吐槽时间

作为程序员，看到这个结果我只想说：

“难怪AI写的代码总是有bug，连时钟都看不懂，还指望它理解我的需求？”

不过仔细想想，这也挺正常的。我们人类也有很多看似简单但实际复杂的事情：

• 为什么我能一眼认出朋友的脸，但记不住他们的生日？
• 为什么我能写复杂的算法，但总是找不到钥匙放哪了？

AI也一样，它们有自己的”强项”和”盲区”。

🔮 未来展望

研究人员提出了一个关键问题：这种能力差距能通过现有的方法（更多数据、更大模型、更多计算资源）来解决吗？还是需要全新的方法？

我觉得可能需要新的方法。就像教小孩看时钟一样，不是靠死记硬背，而是要让他们理解”时间”这个概念。

也许AI需要的不是更多的数据，而是更好的”理解”。

🎉 总结

2025年了，AI能写代码、能作诗、能画画，但居然看不懂时钟！

这提醒我们：AI的发展路径可能跟我们想象的不一样。 它们可能会在某些高级任务上超越人类，但在一些基础任务上仍然一塌糊涂。

所以下次你的AI助手回答问题时，记得先问问它：“你知道现在几点吗？” 😂

兄弟们，看完这个是不是觉得我们程序员的饭碗还能端一段时间？

毕竟连时钟都看不懂的AI，怎么可能理解我们写的那些”艺术品”级别的代码呢？ 🎨

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📝 参考资料：

• ClockBench论文：clockbench.ai/ClockBench.pdf
• 项目官网：clockbench.ai

🤖 小知识：
这个测试再次证明了“人工智能”和”人类智能”是两个完全不同的概念。AI擅长的事情人类可能很难，人类觉得简单的事情AI可能完全搞不定。这就是为什么我们还需要继续研究和改进AI技术的原因！

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