蘋(píng)果近期發(fā)表一項(xiàng)具指標(biāo)性的 AI 研究報(bào)告，震撼揭露目前市場(chǎng)上號(hào)稱(chēng)具備「推理能力」的 AI 模型，如 Claude Thinking、DeepSeek-R1、o3-mini，實(shí)際上只是進(jìn)行「進(jìn)階記憶遊戲」，根本談不上真正的邏輯推理。
為了避開(kāi)常見(jiàn)的訓(xùn)練資料污染問(wèn)題，蘋(píng)果研究團(tuán)隊(duì)自訂了一組從未出現(xiàn)在資料集中的 邏輯謎題，用來(lái)測(cè)試 AI 模型是否具備真正的 理解與推理能力。這些謎題設(shè)計(jì)精巧，能明確區(qū)分出模型是「理解內(nèi)容」還是「死記硬背」。
研究指出，當(dāng)謎題進(jìn)入較高複雜度時(shí)，這些模型的表現(xiàn)明顯崩盤(pán)。甚至出現(xiàn)放棄解題、胡亂回答等「自暴自棄」現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果可歸納為三個(gè)階段：
- 低複雜度：普通模型反而表現(xiàn)更穩(wěn)定
- 中等複雜度：標(biāo)榜「會(huì)思考」的模型稍占優(yōu)勢(shì)
- 高複雜度：所有模型表現(xiàn)接近失效
而現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題，絕大多數(shù)正好落在「高複雜度」區(qū)間。
蘋(píng)果指出，即便給予這些 AI 模型明確提示，它們依然無(wú)法完成問(wèn)題解答。例如，模型能成功解出百步的河內(nèi)塔，卻卡在只需 4 步的渡河謎題，顯示 AI 並非理解問(wèn)題本質(zhì)，而只是根據(jù)模式記憶進(jìn)行猜測(cè)。
這項(xiàng)研究直指目前主流大型語(yǔ)言模型（LLM） 的根本限制：它們?nèi)狈φ嬲摹高壿嬫湕l構(gòu)建能力」，無(wú)法如人類(lèi)般進(jìn)行深層推理。
Google 執(zhí)行長(zhǎng) Pichai 提出「AJI」，稱(chēng) AI 表現(xiàn)起伏大
與此同時(shí)，Google 執(zhí)行長(zhǎng) Sundar Pichai 則創(chuàng)造新詞「AJI」，即「人工鋸齒智慧」（Artificial Jagged Intelligence），形容 AI 表現(xiàn)起伏極大，時(shí)而令人驚豔，時(shí)而荒謬可笑。
他舉例說(shuō)：「有時(shí) AI 回答讓你讚嘆不已，下一秒?yún)s連草莓裡有幾個(gè) R 都數(shù)不清?！惯@種「不穩(wěn)定性」正是當(dāng)今 AI 的真實(shí)狀態(tài)。
儘管如此，Pichai 對(duì) AI 發(fā)展仍抱持樂(lè)觀。他認(rèn)為，即便通用人工智慧（AGI） 無(wú)法如預(yù)期在 2030 年實(shí)現(xiàn)，AI 仍將在知識(shí)擴(kuò)散、氣候變遷、醫(yī)療研究、經(jīng)濟(jì)發(fā)展 等領(lǐng)域發(fā)揮重大影響。
社群反應(yīng)兩極：AI 還能超越人類(lèi)思考嗎？
這份蘋(píng)果研究迅速在科技社群掀起論戰(zhàn)。一派認(rèn)為這證實(shí)了當(dāng)前 LLM 架構(gòu)不足以支撐 AGI 的實(shí)現(xiàn)；另一派則指出：「推理本身就是一種模式學(xué)習(xí)」，不應(yīng)對(duì) AI 判斷太過(guò)悲觀。
無(wú)論是哪種觀點(diǎn)，這份研究都明確提醒我們：AI 並非萬(wàn)能，距離「真正會(huì)思考」仍有距離。
「JaggedAI.com」等相關(guān)關(guān)鍵詞已被高價(jià)搶註，象徵著這波由「鋸齒智慧」引發(fā)的新一輪 AI 詮釋熱潮才剛剛開(kāi)始。未來(lái) AI 發(fā)展不只要追求表現(xiàn)，更要正視它的局限。
新聞來(lái)源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網(wǎng)