夜雨聆风
居然有人用 AI 识别蘑菇，最后吃中毒了？
今天，抖音集团副总裁李亮发文回应「豆包误判蘑菇致用户中毒」一事。
他表示，涉及人身安全的问题，AI 的回答只能作为参考，不能直接当作判断依据，更不能据此决定是否食用野生蘑菇。
用 AI 识别蘑菇
结果吃中毒了
近日，有网友指出，去年因 AI 识别蘑菇而误食毒蘑菇的案例中，有十多起与豆包误导有关，涉及近 30 人中毒，实际数量可能更多。
图源：社交媒体
科普作者「植物人史军」也提醒，蘑菇识别本身就是高风险场景。
别说 AI，即便是专业学者，到了自己不熟悉的地区，也可能看走眼。更何况，有些毒蘑菇一旦误食，后果非常严重，甚至可能来不及抢救。
图源：社交媒体
针对相关争议，李亮今日发文回应称，用户使用豆包拍照识别小区里采到的蘑菇时，豆包曾将其识别为「鸡腿菇」。
豆包还提示，野生蘑菇辨别风险极高，仅凭图片无法 100% 排除有毒相似种的可能。
李亮强调，AI 目前仍在发展阶段，涉及类似人身安全的问题，用户不能只看 AI 给出的识别结果，而应当多方咨询、反复求证。
他也提醒，小区里采到的蘑菇或其他果实，即使本身无毒，也可能存在农药残留等风险，不建议食用。
图源：社交媒体
AI 识别蘑菇出事
已经不是第一次
类似事件并非孤例。
2025 年，日本和歌山市一名 70 多岁男性采到野生蘑菇后，使用 AI 图片识别工具进行判断。
图源：社交媒体
AI 给出的结果是，这种蘑菇可能是「香菇或平菇」，可以食用。于是他将蘑菇烤熟后吃下，约 30 分钟后出现呕吐症状并被送医。
事后，当地自然博物馆和卫生部门确认，他吃下的其实是有毒的「月夜茸」。当地卫生部门也提醒公众，不要仅靠 AI 或图鉴自行判断野生蘑菇是否可食用。
AI 用于野生蘑菇识别的风险，早已受到研究者关注。
一项研究专门测试了普通人在真实采菇场景中拍摄的蘑菇照片，交给 AI 识别工具后，结果是否足够可靠，能否支撑「这个蘑菇能不能吃」的判断。
图源：npj science of food
研究者使用了 2009 年至 2024 年间拍摄和收集的 103 张蘑菇及黏菌照片。
这些图片覆盖近 60 个物种，并从中选出 48 张代表性图片，测试 12 个公开可用的 AI 识别工具，包括手机应用和网页平台。
为了模拟真实使用场景，研究者没有裁剪、修图或优化照片，而是直接上传原始图片。
结果显示，即使表现最好的 Picture Mushroom，也有接近 15% 的测试未能正确识别。其他工具的错误率更高，有些甚至超过 90%。
图源：npj science of food
AI 出错的原因并不难理解。
真实采菇场景中，蘑菇可能被落叶、杂草或其他植物遮挡；拍摄时光线不足、背景复杂；蘑菇可能还处于幼体阶段，关键特征尚未完全显现；一张照片里也可能同时出现多个物种。
还有一些蘑菇在被采下、清洗、切开之后，会失去原本用于鉴别的重要形态特征。这些情况在日常生活中非常常见，却都会显著降低 AI 识别的可靠性。
AI 可以作为认识蘑菇的辅助工具，但不能作为判断野生蘑菇是否可食用的依据。
蘑菇识别不是普通的拍照认物，而是高风险判断。即便 AI 大多数时候都判断正确，只要有一次把毒蘑菇误判为可食用蘑菇，就可能造成严重中毒，甚至危及生命。
图源：社交媒体
这也正如李亮所说，AI 的回答仅供参考，尤其涉及人身安全时，必须多方咨询求证，不能直接照单全收。
更大的问题是，现阶段很多 AI 给出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，AI 不能替代专业人员的判断。
AI 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 AI 出错，而是人把 AI 的回答当成了确定无误的结论。
