OpenAI 內部測試的新模型 Astra 近期在數學領域表現驚豔，引發了科技界和社交媒體的廣泛熱議。然而，著名學者Gary Marcus撰文指出，外界對 Astra 的狂熱追捧犯了典型的“合成謬誤”，過分誇大了其通用性。

Gary Marcus強調，人工智能在數學上取得成功並非偶然，而是因爲數學非常適合使用符號工具進行驗證，並且能夠以極低成本批量生成正確的合成數據。然而，這種特定領域的突破並不能輕易推廣至所有認知任務。現實世界中的開放式問題遠比數學複雜，無法通過簡單的模擬來解決。

此外，由於OpenAI尚未公佈 Astra 的具體方法細節與評估基準，外界對其真實能力的認知仍然十分有限。多位專家提醒，數學能力的提升並不能自動消除模型幻覺，也不意味着通用人工智能（AGI）的到來，公衆和業界在看待此類技術進展時應保持理性和剋制。