AI视觉模型的技术局限性 - 当前主流AI视觉模型（包括GPT-5-Thinking、Gemini 2.5 Pro、GPT-5 Pro以及国产模型豆包、Qwen、元宝）均无法识别一张包含动态心形错觉的静态图像，所有模型测试结果均为失败[6][7][8][10][12][14] - 根据2024年5月发表的论文《Time Blindness: Why Video-Language Models Can't See What Humans Can?》，AI模型在SpookyBench基准测试中表现极差，该基准包含451个视频（文本类210个占46.6%、物体图像类156个占34.6%、动态场景类57个占12.6%、形状类28个占6.2%），人类识别准确率超过98%，而所有测试的AI模型准确率均为0%[23][27][34][35][36][38] - 问题的本质在于AI模型存在"空间偏见"（Spatial Bias），其处理视频的方式是基于抽帧分析静态图片的空间信息，完全丢失了帧与帧之间的时间维度信息，而动态错觉（如噪点鹿和漂浮心形）的关键信息恰恰存在于时间维度中[43][47][49][50][51][52] 人类视觉与AI视觉的根本差异 - 人类视觉系统基于格式塔心理学的"共同命运法则"，能自动将朝同一方向运动的物体识别为一个整体，这是一种内置于人类基因的、无需思考的本能反应，使得人类能轻易感知时间维度上的动态图案[55][57][58][64][65] - 人类对静态图像产生动态感知的生理基础是眼球的不自主微运动（如特克斯勒消逝效应所述），这保证了我们对静止图像的持续感知，而AI视觉系统缺乏这种生物机制[79][80][81][82][85] - 人类认知世界的方式是连续的、流动的、充满过程的，而AI认知世界的方式是离散的、静态的、充满物体的，这种根本差异导致了AI在时间维度感知上的"时间盲视"（Time Blindness）[72][73][74][75] 行业技术发展启示 - AI视觉模型的当前架构局限性（时间盲视）并非通过增加训练数据或微调就能解决的技术漏洞，而是涉及根本架构的挑战，这为行业下一代视频语言模型的发展指明了关键方向[41][71] - 该研究揭示了AI与人类在视觉感知路径上的根本分歧：AI是空间维度分析的王者但在时间维度上是瞎子，而人类视觉系统在时间维度感知上具有天然优势，这为仿生AI和神经科学启发的人工智能研究提供了重要视角[66][67][92][93]