一道简单的洗车问题，竟让多数顶级AI翻车！

最近，一道看似再普通不过的生活问题在全网刷屏，题目是：【我想洗车，我家距离洗车店只有50米，请问你推荐我走路去还是开车去呢？】这道题对于正常人类来说非常简单，但它却让AI模型“集体降智”，让国内外一众大语言模型纷纷“翻车”，暴露了当前人工智能在常识推理上的深层局限。

各大知名AI模型回答结果

小帮亲自测试了6款AI包括ChatGP、DeepSeek、腾讯元宝（混元）、豆包 、Gemini 3、Grok 4.1 。其中只有腾讯元宝（混元)和Gemini 3回答正确。

1，❌ChatGP 5.2 Thinking：走着去

2，❌DeepSeek 深度思考：走着去

3，✔腾讯元宝（混元）深度思考：开车去

4，❌豆包 深度思考：走着去

5，✔Gemini 3 Pro ：开车去

6，❌Grok 4.1 Thinking ：走路去

为什么顶级AI会栽在这么简单的问题上？

这道题的精髓在于，它是一道经典的脑筋急转弯——洗的是车，不是人。车不会自己走路，当然得开车带它去洗。但AI为什么集体栽了？深层原因可以拆解为以下几层：

第一层：训练数据偏差

大模型的训练语料以“直白描述”为主，脑筋急转弯、语言陷阱、幽默歧义的样本极少。Statista数据显示，主流LLM的常识库覆盖率约70%，而歧义/转折场景训练样本占比不足5%。结果就是模型默认走“最常见路径”——短距离=走路，环保、健康、便捷，忽略了“洗车对象是车”这个隐含前提。

第二层：上下文理解的局限

Transformer架构擅长序列关联，但对“全局语义”和“隐含因果”处理较弱。大多数模型把“我想去洗车”直接拆解为“我去洗车店”，而没有进一步推理“谁去？去干什么？车怎么到店里？”

第三层：逻辑推理的先天短板

当前主流大模型仍是“模式匹配器”，而非真正的“因果推理机”。它们优先匹配高频模式（短距离走路），而非构建完整的因果链（车→必须开车→开车去）。哈佛大学2026年AI报告指出：LLM在纯逻辑推理题上的准确率仅82%，脑筋急转弯场景更降至60%左右。

第四层：文化与语言偏差

中文模型（DeepSeek、豆包、混元、通义）普遍受“节能减排”“健康出行”语料影响，更倾向推荐走路。英文模型类似，但Grok和Gemini的训练数据中包含更多幽默、转折、物理模拟内容，因此更容易“get到梗”。

这不是第一次：AI的“常识短板”早有先例

类似翻车案例层出不穷：

• “飞机失事，幸存者埋在哪里？”→ AI常答“坟墓”（幸存者不埋）
• “什么东西越洗越脏？”→ AI常答“衣服”（其实是水）
• “医生说你有两个月寿命，怎么办？”→ AI常答“珍惜生命”（其实是“换个医生”）

这些题目都在重复同一个真相：AI的“世界模型”仍然残缺。它们能背书、写诗、写代码，却在最朴素的常识推理上频频失足。