OpenAI最新推出的o3與o4-mini多模態模型，在視覺感知領域投下震撼彈，首次能夠在思考鏈（chain-of-thought）中運用圖像進行推理，而非僅僅「看見」圖像。
這項創新功能可說徹底改變了AI與視覺內容的互動方式，讓模型從看圖說故事的階段，進階到自行使用網路搜尋、資料分析工具，更深入地理解和解決複雜的圖像資訊。
o3和o4-mini不只會看，還能「解讀」圖像背後意義
根據OpenAI，o3和o4-mini經過特殊訓練，能夠對圖像使用較長的內部思考鏈來形成回應，從而擴展視覺推理能力，也就是在思考過程中直接運用圖像進行推理並給出解答。
這種「以圖像思考」的能力，是透過各種工具包括裁剪、放大、旋轉以及其他的圖像處理技術，來推理用戶上傳的圖像。更重要的是，這些視覺推理能力是原生整合的，不依賴外部專業模型。
o3和o4-mini也能與其他工具協同工作，例如Python程式碼、網路搜尋、圖像生成和ChatGPT中的所有工具等，有效地解決步驟較多的問題。o3和o4-mini模型的視覺推理能力使ChatGPT能夠：
- 深度分析圖像：模型能夠更全面、準確且可靠地分析圖像內容
- 無縫結合多種工具：可同時運用高級推理、網路搜尋和圖像處理工具
- 主動處理圖像：自動縮放、裁剪、翻轉或增強圖像以提取更多訊息
- 處理不完美圖像：即使從品質不佳的照片中也能抓出有用見解
OpenAI也表示，o3和o4-mini在多種人工考試和ML基準測試中，明顯優於前代模型。
視覺推理如何應用？辨識手寫、找公車時刻表都有戲
OpenAI展示了多種視覺推理應用，用戶能夠以更自然、直觀的方式與ChatGPT互動，以下舉幾個應用例子示範，皆使用o3模型完成：
辨識手寫內容
用戶可以拍攝含有文字的照片提問，無需擔心物體的定位問題。例如，即使照片中的筆記本文字是顛倒的，模型也能識別出「4th February – finish roadmap」的內容。
解決複雜學術問題
模型能夠分析和解決高階的學術問題，例如，含有物理學的量子電動力學（QED）題目照片，它能夠識別費曼圖和相關數學公式，逐一拆解步驟提供詳細解答。
識別公共標誌與資訊
用戶拍攝街道上的公共標誌照片，模型能夠識別上頭的文字字樣，例如「Ochsner URGENT CARE」，即使文字相對模糊或距離較遠。
分析地點與交通資訊
模型能夠識別特定地點，並結合網路搜索、資料查找，提供準確交通訊息，例如，從照片中的公車顏色、看板招牌辨識出「箱根登山公車站」，並透過網路搜尋等工具分析公車時刻表，找到「白天每15-20分鐘一班車」的發車資訊。
解決特殊視覺難題
模型能夠分析並解決視覺難題，例如迷宮問題，透過Python資料分析，自動推理路徑並以紅線標示解謎。
推理事件與地點特徵
能夠分析照片中的學術禮服和場景特徵，藉此確認特定事件，例如，從一張沒有任何文字的照片中，判斷出背景為MIT畢業典禮、畢業生戴著博士生學位的灰色帽子，以及「24」字樣代表為「2024屆」，並以網路搜尋找出MIT在2024年的畢業典禮時程，確定是工程學院在2024年5月29日的畢業典禮。
辨認特定建築與相關資訊
模型能夠根據建築特徵和風格識別地點，提供在該地點拍攝的電影訊息，例如從照片中的紅色紋路欄杆、海岸背景等線索，推測出照片地點為法國里維埃拉的Villa Kérylos，並進一步網路搜尋有哪些電影曾在此地點拍攝過。
軟體與媒體公司《Every》執行長Dan Shipper發布一篇體驗文章，表示自己「已離不開o3了」，他利用o3進行各種研究評測，例如採訪對象研究、預測公司內部會議內容、制定YouTube 播放列表、挖掘書籍細節等，並對o3強大的代理性網路搜尋和視覺推理能力給予高度評價，同時也指出該模型在一些方面仍存在限制：
1. 表格偏好過度
o3的小缺點是它對表格的過度依賴，無論是在回應任何問題時，都傾向於用表格來展示答案。雖然表格能有效地展示訊息，但在某些情況下，過多的表格呈現反而無法清楚解釋。
2. 圖像識別尚未完美
在圖像識別方面，o3仍有改進空間。當使用者要求識別嬰兒車品牌時，o3偶爾會錯誤地將注意力集中在嬰兒車旁的牆壁上，而不是品牌Logo，並且給出了一個看似正確但實際錯誤的答案。然而，經過多次測試，o3模型在三次嘗試中兩次提供了正確答案。
3. 長文件處理仍有瑕疵
o3在處理超長文件檔案時有時會出現幻覺，這是許多 AI 模型的常見問題。此外，當對話持續進行多小時後，o3有時會顯得較為懶散，回應的品質略有下降。
Shipper表示，o3目前的問題其實也沒有比其他模型來得嚴重，且從回應品質上來看，o3整體出錯率反而比較低。隨著未來版本的更新，這些小問題有望得到修正，使 o3 在穩定性和準確性上達到更高水準，進一步提升使用者體驗。
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資料來源：OpenAI、Every
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 蘇柔瑋
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