近日，谷歌旗下 AI 模型 Gemini 在中文互联网上遭遇了一场“翻车式”的口碑滑铁卢。部分网友将其戏称为“北美大豆包”，戏谑其“又大又笨”，甚至直言其为“最蠢 AI”。这一辛辣调侃迅速引发热议：作为谷歌对标 ChatGPT 的王牌产品，Gemini 为何会落得如此评价？其实际使用体验究竟如何？
网友调侃背后：功能与预期的巨大落差
“北美大豆包”这个梗，源于 Gemini 早期在图像生成功能上的一桩“丑闻”。当用户要求生成“美洲殖民时期人物”或“二战德国士兵”时，Gemini 因过度追求“种族多样性”而强行给白人历史人物加入黑人、亚裔等非合理肤色，导致历史失真。这种“政治正确过头”的操作不仅让海外用户大跌眼镜，更被国内网友调侃为“北美大豆包”——外表光鲜，内里却像是被“注水”的廉价产品，笨重且不实用。
但“最蠢 AI”的标签，远不止于此。不少用户反映，Gemini 在应对中文语境下的复杂问题时，表现远逊于 ChatGPT 和国内的大模型。例如，有用户要求 Gemini 对一段包含双关、谐音梗的网络热词进行解释，Gemini 给出的答案要么文不对题，要么只能机械地拆解字面含义，完全无法理解其中的“梗文化”。相比之下，GPT-4 和文心一言等模型至少能尝试给出上下文关联解释。这种“水土不服”，让本就对谷歌 AI 期待不高的国内用户更加失望。
为什么 Gemini 会如此“难用”？
从技术层面看，Gemini 的“难用”并非偶然。首先，谷歌在 AI 模型训练上长期受制于“政治正确”的枷锁。为了规避种族、性别歧视等敏感问题，Gemini 的审核机制被过度强化，导致大量符合常理的输出被拒，或是给出“安全但无用”的废话。例如，有用户询问“如何评价某位历史人物的贡献”，Gemini 可能直接回复“为避免冒犯，我无法提供具体评价”。这种“过度防守”，让模型失去了实际对话价值。
其次，Gemini 在中文语料库的丰富度和精调程度上，明显落后于本土模型。尽管谷歌声称其多模态能力强大，但在实际使用中，用户发现 Gemini 对中文长文本的理解经常出现逻辑跳跃、甚至事实性错误。比如，有用户让它总结《红楼梦》中林黛玉的性格特点，Gemini 却引用了《水浒传》的人物关系。这种低级错误频出，让人怀疑其底层模型是否真的经过了充分的中文优化。
此外，生成速度与稳定性也是一大槽点。相比 ChatGPT 几乎秒回的输出，Gemini 的响应时间有时长达近一分钟，且频繁出现“服务不可用”或“生成被中断”的提示。有网友调侃：“每次等 Gemini 回复，都像是在等一个还没睡醒的程序员加班写代码。”
个人使用感受：理想丰满，现实骨感
作为长期关注 AI 产品的使用者，笔者曾对 Gemini 寄予厚望。毕竟谷歌拥有 DeepMind 的强大技术储备，其多模态能力应当超越文本生成本身。然而，实际体验后，笔者不得不承认：Gemini 更像是一个“实验室里的优等生”，而非“实战中的战士”。
在尝试使用 Gemini 辅助写作时，它常常给出风格生硬的表达，像是机器翻译的痕迹未清理干净。例如，让它写一段“夏日傍晚的公园场景”，Gemini 的回复是：“在夏季的傍晚，小型公园中的灯光开始闪耀，人们散步时记录生活的瞬间。” 这种文白夹杂、缺乏意境的句子，很难让人满意。而在翻译中文成语时，Gemini 更是频频翻车，将“杯弓蛇影”直译为“杯子弓蛇影子”，让笔者哭笑不得。
更令人沮丧的是，Gemini 的“主观意识”过强——它频繁拒绝回答本不属于敏感范围的问题，甚至对用户下达指令。比如，当笔者要求它“假设你是一位历史老师，分析秦朝灭亡的原因”，Gemini 却回复：“我不能提供假设性回答，因为这可能引起历史解读的争议。” 这种“爹味”十足的态度，让对话变得毫无乐趣，更谈不上“智能助手”的初衷。
结语：AI 竞赛中的谷歌正在“失速”？
总体来看，网友调侃 Gemini 为“北美大豆包”，虽然有夸张成分，但确实反映了其在实际应用中的尴尬处境：技术实力强大，却因过度保守和优化不足，沦为“中看不中用”的典型。在 ChatGPT 不断迭代、国产大模型飞速进化的当下，谷歌若不能尽快解决“政治正确绑架性能”和“本土化适配”这两大痛点，恐怕只会继续在“最蠢 AI”的争议声中，逐渐失去用户耐心。
对于普通用户而言，Gemini 目前更像一个“测试版”产品，距离“好用”仍有不小的距离。而那句“北美大豆包”的调侃，或许正是市场对谷歌 AI 策略的一次最直白的警示。