AI识别蘑菇误判风险惊人,研究数据揭示中毒隐患

居然有人依靠人工智能辨认野生菌类，最终因误食而住院治疗？

就在今日，字节跳动副总裁李亮针对「豆包错误判断菌类导致用户中毒」事件作出回应。

他明确指出，在涉及生命安全的关键问题上，人工智能的判断只能作为参考依据，绝不能作为最终决策标准，更不能据此决定是否食用野生菌类。

依赖人工智能辨认菌类

结果引发中毒

最近，有网友揭露，去年因人工智能辨认菌类而误食毒菌的案例中，有十余起与豆包的误导性判断有关，涉及近30人中毒，实际数字可能更高。

图源：社交媒体

科普作家「植物学家史军」也发出警示，菌类识别本身就是高风险场景。

即使是专业人士，到了陌生的地区也可能判断失误。更可怕的是，某些剧毒菌类一旦误食，后果极其严重，甚至可能在短时间内夺去生命。

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面对这一争议，李亮今日发表声明，用户在使用豆包拍照识别小区内采集的菌类时，豆包曾错误地将其判断为「鸡腿菇」。

豆包同时提醒，野生菌类识别存在极高风险，仅凭图像无法百分之百排除有毒相似品种的可能性。

李亮强调，人工智能目前仍在快速迭代阶段，面对类似人身安全的关键问题，用户不能仅仅依赖人工智能给出的识别结果，而应广泛咨询、反复验证。

他还特别提醒，即使小区内采集的菌类或其他植物本身无毒，也可能存在农药残留等隐患，因此不建议食用。

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人工智能识别菌类出现失误

此前已多次发生

这类事件并非个案。

2025年，日本和歌山市一位70多岁的老人在采摘野生菌类时，使用了人工智能图像识别工具进行判断。

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人工智能给出的结论是这种菌类可能是「香菇或平菇」，可以安全食用。于是他将菌类烤熟后食用，约30分钟后出现剧烈呕吐症状，随后被紧急送医。

事后经当地自然博物馆和卫生部门确认，他实际食用的是有毒的「月夜茸」。当地卫生部门郑重提醒公众，绝不能仅依靠人工智能或图鉴自行判断野生菌类是否可食用。

人工智能在野生菌类识别中的潜在风险，早已引起研究人员的密切关注。

一项专门研究测试了在真实采摘环境中，普通人拍摄的菌类照片交给人工智能识别工具后，其判断是否足够可靠，能否支撑「这个菌类是否可以食用」的判断。

图源：npj science of food

研究人员收集了2009年至2024年间拍摄的103张菌类及黏菌照片。

这些照片涵盖近60个不同物种，研究人员从中精心挑选了48张具有代表性的照片，测试了12个公开可用的人工智能识别工具，涵盖手机应用和网页平台。

为确保模拟真实使用场景，研究人员未对照片进行任何裁剪、修饰或优化，而是直接上传原始图片。

研究结果令人震惊：即便是表现最优秀的Picture Mushroom，仍有近15%的测试无法正确识别。其他工具的错误率更高，部分甚至超过90%。

图源：npj science of food

人工智能出错的原因其实不难理解。

在实际采摘环境中，菌类可能被落叶、杂草或其他植物遮挡；拍摄时光线不足、背景复杂；菌类可能还处于幼体阶段，关键特征尚未完全显现；一张照片中也可能同时出现多个物种。

此外，一些菌类在采摘、清洗、切割后，会失去原本用于鉴别的重要形态特征。这些在日常生活中极其常见的情况，都会显著降低人工智能识别的可靠性。

人工智能可以作为认识菌类的辅助工具，但绝不能作为判断野生菌类是否可以食用的依据。

菌类识别不是普通的拍照认物，而是高风险判断。即使人工智能大多数时候判断正确，只要有一次将毒菌误判为可食用菌类，就可能造成严重中毒，甚至危及生命。

图源：社交媒体

正如李亮所言，人工智能的回答仅供参考，尤其涉及人身安全时，必须多方咨询求证，绝不能直接照单全收。

更值得关注的是，现阶段很多人工智能提供的信息并不一定准确。尤其是在健康、用药、食物安全、急救等高风险领域，人工智能绝不能替代专业人员的判断。

人工智能可以帮助我们获取信息、整理线索、提高效率，但它不应该成为最终裁判。

当一个问题的答案可能影响身体健康甚至生命安全时，最危险的不是人工智能出错，而是人把人工智能的回答当成了确定无误的结论。