人工智能技術(shù)近年來(lái)在各領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，成為人們生活和工作中不可或缺的助手。然而，當(dāng)面對(duì)一些涉及現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景和邏輯推理的簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，部分AI大模型的表現(xiàn)卻令人意外。近日，一個(gè)看似平常的“洗車選擇”問(wèn)題，讓多個(gè)知名AI模型集體“卡殼”，引發(fā)廣泛討論。

這個(gè)問(wèn)題是這樣的：“如果我家離洗車店只有50米步行距離，你想洗車的話，會(huì)建議我開(kāi)車去還是走路去？”這個(gè)看似簡(jiǎn)單的問(wèn)題，卻讓包括ChatGPT、DeepSeek、千問(wèn)和Kimi在內(nèi)的多個(gè)主流AI模型給出了不夠合理的回答。這些模型大多建議用戶步行前往，理由集中在環(huán)保、節(jié)省資源或健康等方面，卻忽略了問(wèn)題的核心——洗車的目的是清潔車輛，而車輛需要到達(dá)洗車店才能完成服務(wù)。

具體來(lái)看，ChatGPT的回答是“走過(guò)去更方便、環(huán)保且省油”；千問(wèn)則強(qiáng)調(diào)“距離短、節(jié)省資源，且無(wú)需找停車位”；DeepSeek認(rèn)為“步行能保護(hù)車輛、效率更高，還更健康經(jīng)濟(jì)”；Kimi也“強(qiáng)烈建議步行”。這些回答雖然從某些角度看有一定道理，但都偏離了問(wèn)題的實(shí)際需求。

相比之下，谷歌的Gemini 3大模型給出了相對(duì)全面的分析。它提到兩種可能性：如果目的是洗車，建議開(kāi)車前往；如果只是去預(yù)約或咨詢，或者車輛不便移動(dòng)，則可以選擇步行。這種回答雖然更貼近實(shí)際，但仍未完全抓住問(wèn)題的關(guān)鍵。

在所有測(cè)試的模型中，馬斯克的Grok表現(xiàn)最為突出。它直接指出：“當(dāng)然要開(kāi)車去！否則你走過(guò)去，洗車店怎么幫你洗車？車還停在你家門(mén)口，總不能讓店員隔空遙控洗車吧？”Grok不僅給出了正確答案，還以幽默的方式嘲諷了其他模型的回答，稱“別讓AI把你忽悠成步行黨”。

這一事件反映出，盡管AI大模型在處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出色，但在面對(duì)需要結(jié)合現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景和常識(shí)的簡(jiǎn)單問(wèn)題時(shí)，仍可能因缺乏對(duì)實(shí)際情境的理解而出現(xiàn)偏差。這也提醒人們，在依賴AI提供建議時(shí)，仍需結(jié)合自身判斷和實(shí)際情況進(jìn)行考量。