ChatGPT Vision初体验

本周,OpenAI为其广受欢迎的 ChatGPT 平台发布了一项突破性的补充。除了处理文本之外,ChatGPT 现在还可以处理图像并聊天。

很难夸大这件事的重要性。目前多达70% 的内容是视觉内容而不是书面内容。人们每年会生成数千张照片,而当今许多最大的平台(YouTube、TikTok、Instagram)很大程度上都是视觉化的。

人们越来越多地选择以视觉方式与机器交互。通过最新升级,ChatGPT 现在可以参与该过程。

Visual ChatGPT 将在接下来的几周内向部分 ChatGPT Plus 用户推出。我是第一批获得访问权限的用户之一。以下是这个非凡的新型生成人工智能功能的初步介绍,以及它可以做的一些事情。

与 ChatGPT 进行视觉交互

与 ChatGPT 的视觉交互非常简单。获得访问权限的用户现在可以在 ChatGPT 界面中的“发送消息”字段旁边看到一个小图像图标。

除了输入文本提示之外,您现在还可以随文本一起上传图像。这允许您提出有关图像的问题,或者让 ChatGPT 分析图像的视觉内容并与您讨论它。

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编写替代文本

我使用 ChatGPT Vision 测试的第一个任务(新功能没有正式名称,所以我这么称呼它)是为图像编写替代文本。

对于使用屏幕阅读器浏览互联网的视障人士来说,替代文本至关重要。替代文本附加到博客或网站上的图像。文字描述了图像的视觉内容,以便看不到图像的人仍然可以理解其含义。

编写好的替代文本既困难又昂贵。很多网站站长懒得去做,或者做得不好。这使得视障用户更难访问互联网。它还会对网站的搜索引擎优化产生负面影响。

我决定看看 ChatGPT Vision 如何为图像编写替代文本。我上传了这张图片并要求它“为此图片编写高质量的替代文本”

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这就是它给我的:

标有“SIGNET”的壁挂式分配系统具有三个装有清洁溶液的半透明容器。从左到右,容器上贴有红色标签:“硬表面消毒剂”,蓝色“玻璃和多表面清洁剂”,以及绿色“重型无氯洗手间消毒剂”。分配器上方有说明贴纸,上面有指示正确使用方法的图表。每个容器的侧面都有一个测量刻度,并连接到用于分配的管道系统。

这太妙了!替代文本不仅仅描述了图像的基本信息(“墙上的管道和清洁溶液”)。

相反,它提供了足够详细的图像视觉细节(每种清洁溶液的颜色、它们从左到右的相对位置以及每个图像上的文本),以便视障人士可以轻松理解图像显示的内容。

ChatGPT Vision 在大约 10 秒内生成了替代文本,速度也非常快。我可以看到新系统对于网络可访问性来说是一个巨大的福音。出版商可以使用 ChatGPT 视觉为自己的图像编写更好的替代文本,视障用户可以使用它为缺乏实时替代文本的图像编写替代文本。

分析我的香料架

对于我的下一个实验,我上传了一张香料架的照片。我要求 ChatGPT Vision 列出我拥有的香料。我还问它哪些香料快用完了。

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令人惊讶的是,ChatGPT Vision 不仅列出了香料,还认可了它们的品牌名称:

芝麻(数量看起来不错)

莫顿海盐(无法从图像中确定数量)

365 姜末(数量看起来不错)

365 肉桂 (数量看起来不错)

味好美辣椒粉(数量看起来不错)

麦考密克粗黑胡椒粉(无法从图像中确定数量)

365 辣椒粉(数量看起来不错)

味考密克完美捏意大利(无法从图像中确定数量)

姜黄粉(无法从图像中确定数量)

365 白胡椒粉(数量看起来不错)

孜然粉(无法从图像中确定数量)

它无法确定我拥有的数量。但作为后续,它能够推荐一些我可以用这些烹饪的食谱!

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这是 ChatGPT 视觉能力强大功能的一个很好的例子。因为它仍然是一个聊天机器人,所以它不仅仅是查看图像、提供输出并继续前进。您可以就图像进行对话,提出具体的后续问题以进行更深入的挖掘并超越系统的初始响应。

分析图表

ChatGPT Vision 不仅限于处理照片。它还可以处理图表、信息图表等。

例如,我向它提供了我的一个网站的流量 Google Seach 控制台图表。

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从图像中,它正确地提取了我的关键统计数据,并分析了我网站的流量趋势。

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它甚至根据所看到的内容提供了如何改进 SEO 的建议。

分析图形和其他视觉效果的能力对于想要更好地理解数据、验证科学研究结果、甚至只是更好地理解图形或聊天内容的用户非常有帮助。

确定拍摄照片所用的胶片

我是一名摄影师,在工作中经常使用模拟胶片。我也经常处理历史照片,但照片所用的胶片是未知的。

我上传了一张我自己的照片,并询问 ChatGPT Vision 这是用什么类型的电影拍摄的。

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这是结果。

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我喜欢其分析的深度。也是对的!这是在 Kodak Tri-X 上以 400 速度拍摄的,这是它在列表中提到的第一部影片。

确定狗的品种

我有一只比熊犬,名叫兰斯,但我打断了他。大多数人误认为他是一个不同的品种。

我上传了兰斯的照片,并询问 ChatGPT Vision 他是什么品种。

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它的回应是:

“根据提供的图像,你的狗似乎具有卷毛品种的身体特征,可能是比雄犬、贵宾犬或这些品种的混合体。”

系统仍然模棱两可地使用“P”这个词(这是比熊人的一大禁忌),但它的第一个猜测确实是比熊犬。

这凸显了 ChatGPT Vision 超越了单纯的物体识别。该系统在详细说明其反应时表示,“卷曲的白色皮毛和面部特征让人想起这类狗。”

令人印象深刻的是,ChatGPT Vision 正在观察诸如面部特征之类的东西,而不仅仅是看到一只白色、毛茸茸的狗并自动说“贵宾犬”。

ChatGPT Vision 的局限性

ChatGPT 愿景是一个强大的平台。我刚刚开始测试它,我已经可以看到其工具的大量实际用例。

也就是说,系统设计时没有做一些事情。其一,它不会处理或讨论人物图像。这很聪明。视觉人工智能系统存在偏见。最好完全避免分析以人为中心的图像,而不是冒着对人的视觉分析产生偏见的风险。

该系统也不会提供医疗建议。我试图向它询问与图像相关的医学话题,它断然拒绝回答。再说一遍,目前来说这是一件好事。该系统是新的,其输出可能不准确。

不过,我可以看到 ChatGPT Vision 的专业版本被训练来执行诸如解释 X 射线结果或分析其他医学测试之类的事情。但就目前而言,我们需要围绕这种应对措施采取防护措施。

多模态人工智能就在这里

ChatGPT 标志着生成人工智能领域迈出了一大步。这是第一次将真正的多模式人工智能交到日常用户手中。

Google Bard 确实有一些视觉功能。但这些似乎更严重地依赖谷歌现有的谷歌镜头系统。另一方面,ChatGPT Vision 似乎真正理解图像的视觉内容和意义。

这使得它能够深入研究图像视觉内容的更深层意义,而不仅仅是执行一些很酷但有限的技巧,例如翻译图像中的文本或识别产品或地点

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