最近，一個看似微不足道的問題在全球範圍內引發了熱烈討論:世界上究竟是輪子多還是門多?這個問題雖然初看似乎無足輕重，但實際上卻爲我們提供了一個探討生成性人工智能（AI）能力的絕佳機會。

這個話題最初在2022年意外走紅，一個簡單的問題在推特上引發了無數網友的爭論，隨後在TikTok上也引起了廣泛關注。人們開始熱烈辯論，到底輪子和門哪個數量更多。然而，想要回答這個問題並不簡單，尤其是如果我們只從日常生活的視角來看，統計周圍的輪子和門就像在做無盡的數學題——根本無法精準完成。

如果你看到一輛車，車上的輪子和門似乎都一目瞭然，數起來也許簡單。但實際上，輪子和門的定義遠不止於此。比如，車裏的引擎可能隱藏着很多輪子，而“門”這個概念也可以擴展到很多地方，比如車的後備廂和手套箱等。辯論的兩派分成了“門派”和“輪派”，每一方的支持者都爲自己的論點激烈辯護，甚至在社交媒體上引發了不少爭議。

機器人 AI 人工智能 (2)

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

隨着這一話題的熱度不斷上升，許多企業也趁機入局，藉此機會進行宣傳。做門的公司和製造輪子的廠家紛紛發表意見，甚至有些品牌藉機推出“邊喝咖啡邊思考這個問題”的促銷活動。隨着時間的推移，這個話題漸漸淡出公衆視野，但問題依舊懸而未決。

隨着生成性人工智能的崛起，人們開始好奇，這項技術能否解開這個謎團。比如，ChatGPT作爲一款流行的AI工具，憑藉其快速響應的能力，成爲了人們討論的對象。

當我向ChatGPT提問:“世界上是輪子多還是門多?”時，它給出的回答是:“這個問題並沒有明確的答案。我們可以將問題細分來討論。”接着，它列舉了許多可能的輪子和門的來源，包括汽車、摩托車、傢俱等。這一回答雖未能給出結論，卻有效闡釋了問題的複雜性，顯示了生成性AI的思考過程。

不甘心於如此模糊的回答，我繼續挑戰ChatGPT:“你剛剛的回答避而不談。要不你選擇一個，輪子多還是門多?”結果，ChatGPT傾向於認爲“輪子多”，並且給出了一些理由，如輪子在車輛、玩具、行李等方面的廣泛應用。這讓我忍不住想，AI如此輕易地選擇一方，是否會讓人誤解這已是答案呢?

最後，我又試圖引導ChatGPT進行更深入的思考，提出通過統計年產量的方法來比較輪子和門。此時，ChatGPT開始提供一些數據，討論全球汽車年產量和相關的輪子和門的製造情況，顯示出這項技術處理複雜問題時的潛力。