【发刊词】警惕“完美的谎言”：当 Gemini 3 开始一本正经地胡说八道

Visual Reasoning · Sprint 0
文 / 黄作敏

1. 2025：一个“看似更真实，实则更危险”的节点

过去几天，Gemini 3（代号 Nano Banana Pro）几乎占领了整条资讯流。

用户输入一段财报数据、一份 CSV 表格、甚至一篇论文摘要——
几秒钟后，系统就能自动生成一张“看似无可挑剔”的信息图：

• 色彩规范

• 布局专业

• 拓扑关系严谨

• 数据标注精美

网友狂欢：“设计师失业了”“数据分析师下课了”。
似乎 AI 终于从“画美女”进化成了“讲道理”。

但如果你是媒体人、科研人员、政府信息工作者——
请务必按下暂停键。

因为这一次，AI 的“问题”，不再是一眼就能看出来的。

2. 漂亮的陷阱：从“视觉幻觉”到“逻辑幻觉”

当你把放大镜移向那些 viral 信息图，会发现真正恐怖的东西：

它们几乎每一张都“看着很对”，但实际上“严重不对”。

• 那张《温州本土动物精选》，地图渲染堪比《国家地理》，却把雁荡山整体位移到南侧，还把河网、山脉走向调整成视觉上更“均衡”的布局；多处物种也被放到并不存在的栖息地（如洞宫物种被放到沿海）。它“太像专业地图”，以至于普通用户不会质疑。

• 那张“Transformer 工作原理图”，结构层级看似严谨，实际上把 Decoder Block 的执行顺序、Self-Attention 的输入输出逻辑以及 Softmax 的位置全部重排成“更好看的示意图”。图形美观，但逻辑链断裂，反而误导初学者——这是典型“形式正确、内容错误”的 AI 幻觉。

• 那张“商用喷气客机剖面图”，线条科幻、布局逼真，却把客舱结构、起落架配置、燃油箱位置、航电系统等关键部件画成了不存在的版本。整个机体像是“综合了波音 + 空客 + 科普图片”的混合体，看似高度专业，实则逻辑完全错位。

这就是 Gemini 3 引发的全新危机：

它学会了模仿“专业感”。

上一代模型的错误是一眼假的：

• 三只手

• 断腿

• 悬空阴影

• 重力失效

但 Gemini 3 的错误是：
它用“专业级的包装”，呈现“荒谬的逻辑”。

如果说 Midjourney 的错是“视觉幻觉”，
Gemini 3 的错就是更难察觉的——

逻辑幻觉（Plausible Perfection）。

这对新闻行业来说，不是失误，而是欺诈。

3. 承认进步，但必须看清局限

我们必须承认：
过去一年，AI 图像生成已经发生质变——尤其是“空间一致性”。

以国产之光 即梦 4（Jimeng 4）为例：

• 保持人物长相一致

• 分镜连续稳定

• 场景元素统一

• 影视级一致性控制

它已经成为短剧、动画、影视工业的下一代生产力工具。

但——

新闻叙事不是追求“统一画面”，新闻叙事追求“可验证的真实”。

即梦 4 是艺术性的
Gemini 3 是逻辑性的
但新闻需要的是：

基于逻辑、由证据约束的视觉真实。

即梦 4 依旧是“概率生成”模型；
Gemini 3 即使具备 Chain of Thought，也会因为“构图更好看”而篡改事实。

不能用旧眼光看新模型，
但更不能因为它能画图表，就把它当成懂逻辑的专家。

4. 本书的使命：为“逻辑引擎”装上方向盘

我们对 Gemini 3 的判断是：

它的“逻辑引擎”非常强，但默认处于无人驾驶状态。

它会：

• 在你需要的时候给你“精确的推理”

• 在你不注意的时候给你“完美的谎言”

它既能带你到达目的地，
也能载着你冲下悬崖。

因此，《视觉推理》的目标不是教你如何“生成好看的图”——
Gemini 3 不需要你教，它本来就能做到。

本书要解决的是：

如何让它生成“对的图”。
更重要：如何让它给出可以被追问的逻辑链。

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5. 我们提供一套新的视觉操作系统：S-L-G-T

为了重塑新闻与 AI 的关系，我们提出了全新的视觉推理框架：

S-L-G-T：Subject / Logic / Grounding / Texture

S (Subject) – 主体定义：防止 AI“随意捏造”。

用“数字资产库”约束实体，让人物、物种、建筑不再凭空变异。

L (Logic) – 空间逻辑：让构图遵守现实法则。

用“网格系统”“拓扑链”“物理推演”接管场景调度权。

G (Grounding) – 证据锚定：把事实注入模型。

用：

• CSV 数据

• 卫星地图

• 法庭卷宗

• 历史文献

• API

• 传感器数据

强迫 AI 进入“引用模式”，而不是“创造模式”。

T (Texture) – 风格伦理：让画面对新闻负责。

新闻的画面不是“好看优先”，
而是“语境优先”“伦理优先”。

这一套框架，是给 Gemini 3 装方向盘的“视觉操作系统”。

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6. 从“抽卡者”到“提示词架构师”

下一代新闻人的核心能力，不再是：

• 会写形容词

• 会加参数

• 会套模板

• 会调美学风格

而是：

拆解问题 → 建立证据链 → 写逻辑代码 → 驯服模型

我们称这种角色为——
提示词架构师（Prompt Architect）。

它是未来三年媒体行业最宝贵的角色。

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7. 连载计划：第一期直接进入实战

从下周一开始，本书将按 Sprint 节奏连载。
我们不写空洞教程，不讲玄学 Prompt。

我们会从最硬的一战开始：

Sprint 1·第 1 期：用 S-L-G-T 从零构建一张经得起生物学家审视的《温州物种全景图》。

包括：

• 如何构建“物种本体库”

• 如何把地理坐标注入模型

• 如何确保 AI 不“捏造物种”

• 如何处理不确定性的标注

• 如何生成“可审计”的视觉证据链

这将会是 AI 视觉媒体领域最硬核的实战课。

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8. 结语：别被 AI 骗了，而要学会让 AI 说真话

你看见的“完美”，不一定是真的。
你看见的“专业感”，不一定可靠。

但我们不会拒绝 AI——
我们要重写它的逻辑，让它为事实服务。

让 AI 不只是画图，
而是变成可信视觉的共同构建者。

欢迎加入这场新的视觉革命。

💬 互动问题

你在使用 Gemini 3 或 即梦 4 时，遇到过哪些“一眼真”的逻辑陷阱？
欢迎在评论区、Issue 区曝光——
你的案例会影响下一版 S-L-G-T 的升级。