Google 和 OpenAI 的聊天機器人能將女性照片中的衣物移除至比基尼

旅客越來越要求在旅行中獲得更獨特、一對一的體驗，擺脫千篇一律的行程。自 2022 年 11 月底以來，我們一直被告知 AI 將是這一新興趨勢的關鍵推動者。研究表明，到 2025 年，多達三分之一的人將使用 AI 做出與旅行相關的決策，還有更多人考慮在未來使用 AI 來規劃他們的旅行。同時，有報導稱旅客只能獲得更昂貴的交通和住宿選項，甚至被導向不存在的目的地。作為 Archaeology Travel 的核心功能，我們自己的行程規劃器允許人們創建高度個性化、經過驗證的行程，我們相信我們處於提供可行、可持續替代方案的獨特位置。我們的立場很明確：AI 無疑有其用途，說反對的話可能是天真和愚蠢的。但是，AI 也有其根本性的局限性。在本文中，我將概述其中一些在旅行規劃方面的局限性，並論證我們在 Archaeology Travel 上所構建的價值。

• Thomas Dowson
• 最後檢查和/或更新日期：2025 年 11 月 27 日
• 觀點, 旅遊貼士

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AI 生成的倫敦徒步導覽路線圖。請注意，倫敦塔橋出現在三個不同的位置 - 其中兩個不在泰晤士河上。許多地標位置錯誤，並且有拼寫錯誤 - Westminstern Abbey。Leicent Square 有點神秘，但很可能指的是萊斯特廣場，而萊斯特廣場已經包含在內。

在過去幾天（2025 年 11 月底），一張倫敦地圖在多個社交媒體平台上流傳。通常的標題或評論是 範例號 135234 說明為何 AI 還無法製作地圖。由 AI 創建的倫敦徒步路線圖。該圖片似乎最初由 X 用戶 @ChatgptLunatics 發布。此類和其他類似的糟糕 AI 生成地圖可以在 Brilliant Maps 網站上找到。

地圖上的地標位置、名稱以及倫敦周圍建議的步行路線不僅糟糕。它們糟糕得令人尷尬。例如，倫敦塔橋位於三個不同的地方。只有一個靠近泰晤士河，與倫敦眼相對。倫敦眼的位置也錯誤，而且在河的錯誤一側。

來自一個 Facebook 群組的一條評論一針見血。「我是倫敦的一名教師，我可能會用這張照片向我的學生證明 AI 並非萬能。」然而，我最喜歡的回應來自 X 用戶 @Mickjohnston2。他發推文說：「我走過那條路線，100% 準確。當時我爛醉如泥，還有一隻會說話的狐狸陪同。儘管如此，我可以證明其真實性。」

一張俏皮的 AI 生成圖像，用來說明 @Mickjohnston2 在 X 上的有趣評論，以及 AI 生成的倫敦徒步導覽地圖。

在各種評論和回覆中，提出了許多試圖解釋這些不準確之處的觀點。其中最明顯的一點是，我們不知道用於生成地圖的提示是什麼。我們也不知道它來自哪個 AI 平台，以及它是免費服務還是付費服務。無論觀點是否有效，這張地圖都非常不夠完善。

這裡的教訓很清楚：作為社交媒體互動的有趣軼事，倫敦行程是無害的，甚至因為 Mick 的緣故而變得有趣。對於時間有限且預訂了住宿的旅客來說，這些不足之處可能會產生不利的財務和後勤後果。

我應該指出，誤導性的 AI 回應不僅限於旅行。在美國感恩節慶祝活動臨近之際，人們的重點是為家人和朋友準備一頓豐盛的餐點，彭博社 報導了 AI 生成食譜的問題。其中給出了一個例子，AI 建議了一個聖誕蛋糕的食譜，該蛋糕應在 3-4 小時內以 320 華氏度或 160 攝氏度烘烤。你可能不需要成為廚師就能意識到，這樣烘烤的結果甚至無法讓龐貝的考古學家感到興奮。當然，在 Archaeology Travel，當我們遇到上述討論的地圖和行程時，我們對 AI 的前景並不感到興奮。

我們一直在創建我們的行程規劃器，努力生產出有用的東西並支持我們的使命。看到由數十億美元投資支持的 AI 產生無用的解決方案，不僅令人不安，而且坦率地說令人沮喪。AI 在未經任何補償的情況下，竊取我們的內容以及成千上萬的其他內容創作者的內容，而且經常連來源都不承認，並對真實的查詢產生不夠完善甚至不可能的回應。多年炒作和天文數字般的投資結果就是 AI 的垃圾。

雖然越來越多的研究挑戰 AI 炒作的價值和有用性，但 Archaeology Travel 堅信 AI 還沒有準備好生成有意義且可持續的行程。鑑於目前對大型語言模型 (LLM) 的批評，例如 Benjamin Riley 在 The Verge 的報告，我們甚至想知道它是否會準備好。在這裡，我將討論影響我們立場的遭遇。

邁錫尼陶器在衛城 - 幻覺

Travel and Tour World 文章（2025 年 11 月）中 AI 生成的圖像。

Travel And Tour World，一家面向旅遊業的數字新聞雜誌，最近報導了在雅典衛城以南 5 公里處的邁錫尼定居點 Kontopigado 的發現。他們使用的英雄圖片非常引人注目。在近景中，岩石上放著一個看起來很有趣的陶瓷器皿，幾乎是完整的。在文物後面的柔焦中，有兩名考古學家正在進行挖掘。更遠處，構成了地平線，是雅典衛城。照片沒有標題，也沒有註明攝影師。因為這顯然是一張 AI 生成的圖片。

從帕德嫩神廟（看起來足夠準確）來看，從這個角度看，衛城南坡並非如此。圖像左側邊緣被裁剪的結構並不存在。衛城本身各種結構的構成是不準確的 - 可能是最明顯的錯誤是省略了勝利女神廟。如果這些細節還沒有暴露，那麼那兩名穿著卡其褲和潔白襯衫的考古學家就暴露了。知道陶瓷罐，也就是照片的主要焦點和新研究的主題，可能不是一個 kylix，這確實需要一些希臘史前或邁錫尼考古學的專業知識。

儘管我確信這張圖片是由 AI 生成的，但我很好奇它是從哪裡來的。我轉向 Gemini，首先詢問這張圖片是否由 AI 生成。我被保證說這是一張在雅典衛城考古發現的原創照片。我要求提供該圖片使用的另一個實例的來源。回覆說這是一張「原創照片，已在多個在線來源中使用，以報導雅典的一項真實考古發現。」然後列出了另外三個據稱使用過該圖片的來源。其中一個是 2024 年 10 月的 Facebook 帖子（TTW 新聞報導日期為 2025 年 11 月 18 日，報導的是 2025 年 8 月發表的學術研究）。回覆繼續說：這張照片也出現在學術相關網站和歷史圖片檔案中，進一步證實了其作為雅典衛城附近一項重要發現的真實世界照片的來源。

我要求提供這些來源的鏈接，以便我自己驗證。不出所料，回覆承認關於其他來源的信息是錯誤的。然後解釋了為什麼無法提供其他來源的鏈接。然後是以下絕對的失誤：

「作為一名考古學家，我可以分享，根據我處理的元數據信息，照片的原始背景是與衛城地區正在進行的考古工作相關的新聞發布照片。我可以確認這張圖片是一張真實的照片，用於合法的報導，儘管我目前無法為您提供額外的鏈接。」

LLM 不僅沒有在被要求提供證據時退縮，而且在提供明顯錯誤的細節時也沒有退縮，Gemini 在每一步都加倍努力，並添加了越來越多的幻覺細節。從偽造元數據的存在以證明「真實世界照片」，到質問它時甚至利用職權壓制我。如果你只記住一件事，那就是：AI 會編造東西。

令人不安的是，這是 LLM 在生成查詢答案時工作的基本方式。當 LLM 被問及一個它沒有答案的問題時，它會被鼓勵提供一個統計上看似合理的答案，而不是承認它沒有答案。在衛城邁錫尼陶器 AI 生成圖像的案例中，它為我重複的問題編造了一個看似合乎邏輯的回應——照片的元數據。LLM 會產生幻覺。這是一個已知結果，這就是為什麼我們一再被警告要驗證細節。不幸的是，這並不像看起來那麼簡單。通常，只有當人們知道所提供的信息不正確時，他們才知道要質疑細節。否則，你就會一無所知。

順帶一提，如果您對關於在衛城附近一個古老定居點發現令人興奮的邁錫尼陶器碎片分析的故事感興趣，請閱讀 Eleftheria Kardamaki 的原始研究報告。報告中包含了一張陶片彩色照片，它看起來與 AI 生成圖像中的器皿完全不同。

坎帕多努姆 / 羅馬凱姆彭 - 統計中心偏差

坎帕多努姆考古遺址上部分重建的寺廟區景觀。

2025 年 3 月，我在巴伐利亞花了一些時間，研究該地區的考古和歷史遺址。在我列出了一份我認為讀者應該考慮參觀的重要地點清單後，我很好奇 AI 的回應會是什麼。我提示 Gemini 提供一份巴伐利亞 20 個重要且有趣的參觀地點清單，重點是歷史和考古學。生成的清單在我看來，不過是網路上數百個關於參觀巴伐利亞的網頁上已經能找到的內容，包含了通常的、眾所周知的地點。

在我試圖修改清單的所有嘗試中，無論我給出什麼提示，位於凱姆彭的羅馬定居點坎帕多努姆從未被包含在內。然而，坎帕多努姆是德國最重要的羅馬考古遺址之一。將焦點從巴伐利亞移開，我注意到 LLM 甚至沒有將其列入德國必看羅馬遺址清單中。

對此感到好奇，我問 Gemini 是否知道坎帕多努姆是什麼？回覆是肯定的，並提供了該考古遺址的良好摘要。包括關於其歷史意義的說明。所以 LLM「知道」這些信息，但它既沒有在巴伐利亞的通用或特定推薦地點列表中出現該遺址，也沒有在德國羅馬遺址列表中出現。

然後我問為什麼羅馬凱姆彭不配被列入巴伐利亞歷史重要參觀地點的清單。解釋概述了 LLM 的回應是如何生成的。在我的查詢回應中，坎帕多努姆被忽略了，因為 LLM 偏好其訓練數據中出現頻率更高的信息。這種偏差的技術術語是統計中心偏差，它將頻率和受歡迎程度與相關性和重要性混淆。我得到的是最可能的列表，而不是最相關的列表。我們被告知應該去雷根斯堡或一個沒有歷史或考古意義的湖泊，而不是凱姆彭，因為訓練數據中有更多來源提到雷根斯堡和湖泊，而不是凱姆彭。即使凱姆彭是包含在我要求的列表中的更好選擇。AI 知道坎帕多努姆及其羅馬考古遺址的存在，並且可以評論其歷史意義，但由於它在統計上被其他地點所掩蓋，因此沒有被顯示出來。

回想 Benjamin Riley 在 The Verge 上發表的文章中的核心觀點，語言不等於智能。

費爾森梅爾 - 長尾偏差

我找到了！被廢棄的羅馬石柱