隨着人工智能（AI）技術的飛速發展，越來越多的研究人員開始對大型語言模型(如 ChatGPT)進行深入探討。近日，亞利桑那州立大學的研究小組在預印本平臺 arXiv 上發表了一項引人關注的論文，指出我們對這些 AI 模型的理解可能存在誤區。他們認爲，這些模型實際上並不會進行真正的思考或推理，而僅僅是在尋找相關性。

論文中，研究者們特別提到，儘管這些 AI 模型在給出答案之前，往往會生成一系列看似合理的中間過程，但這並不意味着它們在進行推理。研究小組強調，這種將 AI 模型行爲擬人化的說法，可能會導致公衆對其工作機制產生誤解。他們指出，大模型的 “思考” 實際上是通過計算尋找數據之間的相關性，而非理解因果關係。

大模型 元宇宙 (1)

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

爲了驗證他們的觀點，研究人員還提到了一些推理模型，如 DeepSeek R1，雖然在某些任務中表現優異，但這並不證明它們具備人類思考能力。研究表明，在 AI 的輸出中，並沒有真正的推理過程存在。因此，如果用戶將 AI 模型生成的中間輸入視作推理過程，可能會對其問題解決能力產生誤導性信心。

這項研究提醒我們，在日益依賴 AI 的時代，必須更加謹慎地看待這些技術的能力。隨着對大模型能力的認知深化，未來的人工智能研究將可能朝着更具解釋性的方向發展，幫助用戶更清晰地理解 AI 的實際工作原理。