据美国趣味科学网站日前报道，苹果公司研究称，人工智能（AI）推理模型并不像人们吹嘘的那么聪明。苹果公司的研究人员称，事实上，它们根本不会推理。

6月7日发表在苹果公司机器学习研究网站上的一项新研究称，科学家们表示，推理模型不仅不能显示广义推理能力，而且当任务变得过于复杂时，它们的准确性就会完全崩溃。

研究人员在报告中写道：“通过对各种难题进行广泛实验，我们发现，前沿的大语言模型在问题复杂度超过特定范围时，会出现准确性彻底崩溃的现象。此外，这些模型还表现出一种反直觉的扩展限制：它们的推理能力会随着问题复杂度的增加而提升，但达到某个临界点后，即便有充足的词元预算(tokenbudget，模型或系统在处理自然语言任务时可使用的最大词元数量限制)，推理能力反而会下降。”

大语言模型通过吸收大量人类产出的训练数据不断成长和学习。利用这些数据，模型能够在接到指令时通过前馈机制从神经网络中生成概率性模式。

然而，由于这一过程基于统计推测而非真正的理解，聊天机器人存在显著的“幻觉”倾向——会输出错误答案，在数据缺失时编造谎言，甚至向用户提供荒诞且有时有害的建议。

美国开放人工智能研究中心(OpenAI)的一份技术报告强调，推理模型比普通模型更容易被幻觉所破坏，随着模型的发展，问题只会越来越严重。

当被要求总结关于人的事实时，该公司的o3和o4-mini模型分别产生了33%和48%的错误信息，而更早期的o1模型的幻觉率为16%。OpenAI的代表说，他们不知道为何会出现这种情况，并总结说“需要进行更多研究来了解这些结果的原因”。

苹果公司新研究报告的作者写道：“我们认为，缺乏对这些问题的系统分析是由于当前评估范式的局限性。现有的评估主要侧重于确立的数学和编码基准，这些基准虽然有价值，但往往存在数据污染问题，而且不允许在不同场景和复杂性下实现可控实验条件。此外，这些评估并不能揭示推理过程的结构和质量。”

对于低复杂度任务，研究人员发现，通用模型比推理模型更具优势，它们无需承担推理链带来的额外计算成本即可解决问题。然而，随着任务复杂度提升，推理模型开始显现优势，但面对高度复杂的难题时，这种优势不会持续，两类模型的性能均会“断崖式归零”。

在超过关键阈值后，推理模型会减少它们分配给更复杂任务的词元，这表明它们的推理在减少，并且在维护思想链方面存在根本性限制。即使给出了解决方案，模型仍然会遇到这些障碍。

作者们在研究报告中写道：“当我们向模型提供汉诺塔(一种益智玩具)的解决方案算法时，它们在解答这个难题时的表现并没有改善。此外，对于模型失败第一步的调查，揭示了令人惊讶的行为。例如，它们可以在破解汉诺塔难题时进行多达100次正确移动，却在解答渡河难题时连五步正确推理都难以完成。”

这些发现表明，与那些预言机器智能即将出现的人所说的相比，这些模型更多依赖于模式识别，而不是层创逻辑。但研究人员也强调了其研究的关键局限性，包括这些难题仅代表了模型可能面临潜在推理任务中的“很小一部分”。

苹果公司在AI竞赛中处于落后位置，这不可避免地导致一些人指责苹果公司“吃不到葡萄说葡萄酸”。

尽管如此，一些AI研究人员仍称赞道，对于现有AI工具有朝一日能变得超级智能的浮夸论调，这项研究向其泼了一盆必要的冷水。

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