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大型语言模型的"波将金理解"：顶级AI学者质疑AGI实现路径

今日快讯 2025年10月02日 21:55 8 admin
大型语言模型的"波将金理解"：顶级AI学者质疑AGI实现路径

人工智能领域掀起了一场关于大型语言模型（LLM）能力边界的激烈讨论。著名认知科学家加里·马库斯（Gary Marcus）近日强烈转推了一篇由麻省理工学院、芝加哥大学和哈佛大学合作完成的研究论文，该论文揭示了一种被称为"波将金式理解"的现象，直接挑战了当前基于纯LLM构建通用人工智能（AGI）的主流路径。这一发现在AI学术界引发了广泛关注和激烈争议。

大型语言模型的"波将金理解"：顶级AI学者质疑AGI实现路径


  • 论文标题：Potemkin Understanding in Large Language Models
  • 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2506.21521

波将金现象：AI理解能力的假象

这项具有颠覆性意义的研究提出了一个令人震惊的观点：即使是像OpenAI o3这样的顶级模型，也频繁出现推理不一致的问题。研究者将这种现象命名为"波将金式理解"——模型表面上似乎掌握了概念，能够正确定义和解释，但在实际应用中却表现出深层次的内在矛盾。

研究团队通过一个精心设计的理论框架来定义这一现象。他们将概念理解视为一种映射关系，其中包含对概念的定义、示例和应用。然而，研究发现，大型语言模型虽然能够在94.2%的情况下正确定义概念，但在需要实际运用这些概念执行分类、生成和编辑任务时，表现却急剧下降。

更令人担忧的是，这种失败不仅仅是表面的理解错误，而是反映了模型在概念表征上的深层内在矛盾。研究者通过两种互补的实证方法验证了这一发现：一种基于涵盖文学技巧、博弈论和心理偏差的专门基准数据集，另一种采用自动化评估策略来检测模型内部的不一致性。

实验证据：从定义到应用的鸿沟

这项研究的实验设计极其严谨。研究团队构建了一个包含32个概念、3159条标注数据的综合测试集，涵盖三个不同领域。他们对7个主流大型语言模型进行了系统性分析，包括通过OpenAI、Together.AI、Anthropic和Google的API收集的模型推理结果。

实验结果显示，所有测试模型都表现出高度的"波将金率"——即在基石示例上做出正确回答的前提下，模型在随后问题上回答错误的比例。这一现象在所有模型、概念和领域中都普遍存在，表明这不是个别模型的问题，而是当前LLM架构的系统性缺陷。

特别值得注意的是，研究团队还通过一个自动化程序测试了模型的内部一致性。他们首先要求模型生成某个概念的实例，然后在独立查询中询问该输出是否确实属于该概念。结果显示，模型在评估自身输出方面存在实质性局限，不一致性得分范围从0.02到0.64，这进一步证实了模型概念理解的内在矛盾性。

学术界的分歧与争议

马库斯的观点在学术界引发了激烈讨论。他认为这项研究宣告了任何试图在纯粹LLM基础上构建AGI希望的终结，甚至在社交媒体上向深度学习先驱杰弗里·辛顿发出了挑战，声称后者的理论将面临"将军"。

然而，学术界对此看法并不一致。谷歌DeepMind的首席科学家普拉蒂克·贾因在评论中表示，他用Gemini 2.5 Pro测试了论文中提到的所有例子，结果都得到了正确答案。这表明不同模型在处理这些问题时可能存在显著差异，也暗示着技术进步可能正在逐步解决这些问题。

一些研究者质疑马库斯的"注定失败"论断过于绝对。他们认为，虽然论文很好地描述了当前LLM的一种已知局限性，但这并不意味着整个技术路径的失败。相反，这些发现可能有助于指导未来的改进方向，推动更可靠、更一致的AI系统的发展。

马库斯本人也承认，虽然论文的核心观点是正确的，但具体的实验例子在说服力上可能还需要加强。他表示，基于自己之前的非正式实验观察，确信存在真正的问题，但要准确评估这个问题的普遍性以及对不同类型模型的影响程度，还需要更深入的研究。

对AGI发展路径的深层思考

这项研究的意义远不止于揭示当前AI系统的技术缺陷，它更是对人工智能发展方向的深刻反思。当前的大型语言模型主要基于统计学习和模式匹配，虽然在许多任务上表现出色，但在概念理解的一致性和可靠性方面仍存在根本性问题。

研究提出的"波将金式理解"概念提醒我们，仅仅基于基准测试的高分来评估AI能力可能是误导性的。这些基准测试原本是为评估人类认知能力而设计的，它们假设被测试者具有与人类相似的概念理解方式。然而，如果AI系统的"理解"方式与人类根本不同，那么传统的评估方法可能无法真正反映其能力边界。

值得注意的是，这项研究并没有完全否定大型语言模型的价值，而是质疑了基于纯LLM构建AGI的可行性。研究者认为，真正的人工智能可能需要结合符号推理、因果理解和其他认知能力，而不是仅仅依赖于大规模的语言建模。

当前AI领域正处于一个关键的转折点。随着模型规模不断扩大和计算能力持续提升，一些研究者开始质疑是否已经进入了收益递减的阶段。马库斯虽然承认LLM正在变得更好，但他也表示它们可能已经接近其架构固有的能力上限。

这项研究的发布恰逢其时，因为它为当前关于AI发展方向的讨论提供了重要的实证依据。无论是支持还是质疑当前的技术路径，这项研究都将促使研究者更加深入地思考什么才是真正的机器理解，以及如何构建更可靠、更一致的人工智能系统。

随着AI技术的快速发展，这样的批判性研究显得尤为重要，它们提醒我们在追求技术突破的同时，也要保持对AI能力边界的清醒认识。

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