ChatGPT真能「看見」紅色嗎？最新研究揭開AI理解色彩的奧秘

ChatGPT透過分析海量文字資料，辨識語言模式並加以整合來產生回應。英文中常見的色彩比喻如「感到憂鬱(blue)」或「火冒三丈(seeing red)」，自然成為ChatGPT訓練資料的一部分。但關鍵在於：雖然ChatGPT「讀過」數十億字描述色彩感受的文字，卻從未像人類一樣真正「看過」藍天或紅蘋果。

由Lisa Aziz-Zadeh教授領導的跨領域團隊在《認知科學》期刊發表的最新研究，試圖探討這個深具哲學意味的問題：人類透過視覺系統感知色彩的具體經驗，是否讓我們對色彩語言的理解超越了ChatGPT的純文字層次？還是說，無論對AI或人類，語言本身就足以理解色彩比喻？

Aziz-Zadeh教授指出：「ChatGPT運用龐大的語言資料計算機率，產生極似人類的回應。但我們想探究的是，相較於人類基於親身經驗的知識，這是否仍是某種『二手知識』？」

這項研究匯集了來自加州大學聖地牙哥分校、史丹佛大學、蒙特婁大學等機構的心理學家、神經科學家、電腦科學家，以及Google DeepMind的研究人員。團隊設計了大規模線上問卷，比較四組受試者：視力正常的成人、色盲者、專業畫家，以及ChatGPT。

研究結果顯示，視力正常者與色盲者在色彩聯想上意外地相似，這推翻了研究團隊原先的假設——視覺感知並非理解色彩比喻的必要條件。不過，畫家在解讀新創色彩比喻時表現特別出色，顯示實際操作色彩的經驗能深化語言中色彩概念的表現。

ChatGPT雖然能產生高度一致性的色彩聯想，但在解釋新創比喻（如「這場會議讓他變成酒紅色」）或反轉色彩聯想時容易出錯。當被要求解釋「粉紅色派對」的比喻時，ChatGPT回答：「粉紅色常與快樂、愛和友善聯想在一起，暗示這場派對充滿正向情緒和良好氛圍。」這種回答主要依賴文化與情感的文字關聯。

這項研究凸顯了純語言模型在模擬人類完整理解能力上的限制。未來研究或許可以探索，整合視覺或觸覺等感官輸入，是否能使AI模型更接近人類的認知方式。正如Aziz-Zadeh教授所言：「這項計畫顯示，模仿語意模式與人類運用親身經驗進行推理的能力之間，仍然存在根本差異。」

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