研究专家指出大模型实际并不进行真实推理，而是在“识别关联”
发布时间：2025-05-30 18:15:29 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：11 次
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的研究人员开始对大型语言模型(如 ChatGPT)进行深入探讨。近日，亚利桑那州立大学的研究小组在预印本平台 arXiv 上发表了一项引人关注的论文，指出我们对这些 AI 模型的理解可能存在误区。他们认为，这些模型实际上并不会进行真正的思考或推理，而仅仅是在寻找相关性。
论文中，研究者们特别提到，尽管这些 AI 模型在给出答案之前，往往会生成一系列看似合理的中间过程，但这并不意味着它们在进行推理。研究小组强调，这种将 AI 模型行为拟人化的说法，可能会导致公众对其工作机制产生误解。他们指出，大模型的 “思考” 实际上是通过计算寻找数据之间的相关性，而非理解因果关系。
为了验证他们的观点，研究人员还提到了一些推理模型，如 DeepSeek R1，虽然在某些任务中表现优异，但这并不证明它们具备人类思考能力。研究表明，在 AI 的输出中，并没有真正的推理过程存在。因此，如果用户将 AI 模型生成的中间输入视作推理过程，可能会对其问题解决能力产生误导性信心。
这项研究提醒我们，在日益依赖 AI 的时代，必须更加谨慎地看待这些技术的能力。随着对大模型能力的认知深化，未来的人工智能研究将可能朝着更具解释性的方向发展，帮助用户更清晰地理解 AI 的实际工作原理。
近期，亚利桑那州立大学的研究小组在预印本平台arXiv上发表了一项研究，指出大型语言模型（如ChatGPT）并非真正进行推理，而只是在寻找数据之间的相关性。研究认为，尽管这些模型在给出答案之前会生成一系列看似合理的中间过程，但这并不意味着它们在进行推理，而只是通过计算寻找数据之间的相关性。
此外，上海人工智能实验室的研究团队也对大语言模型的推理机制进行了研究。他们提出了“RaML”（Reasoning as Meta-Learning）框架，将推理轨迹解读为模型参数的“伪梯度下降更新”，认为模型通过生成推理轨迹中的词元来微调内部参数，从而逐渐靠近正确答案。这表明大模型的“推理”过程更像是基于数据模式的优化，而非真正理解因果关系。
这些研究提醒我们，尽管大模型在某些任务中表现出色，但它们的“推理”能力仍与人类的逻辑推理存在显著差距。未来的研究可能会更加注重模型的解释性和真正的推理能力，而不仅仅是数据相关性的捕捉。
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