近日，由斯坦福大学东说念主工智能实验室 Marco Tulio Ribeiro 解释领衔，延续微软估量院、华盛顿大学多位巨匠开展的一项估量，在 AI 界限激发庸碌改造。筹商效果发表于 2024 年 3 月的《Nature Machine Intelligence》期刊。该估量揭示，当下诸如 GPT-4、Claude、Google 的 PaLM 等源流进的 AI 大模子，看似能流通惩处话语，实则并未真实 “结实” 话语含义，仅仅在进行超精密的 “情势匹配”。

永久以来，跟着 AI 时刻迅猛发展，民众乃至部分专科东说念主士齐倾向于合计先进的 AI 大模子已具备访佛东说念主类结实话语的才智，无意依据逻辑推结实决各类话语任务。但这次斯坦福大学团队决意潜入议论 AI 大模子话语惩处才智的内容。

估量团队经心缱绻一系列实验，针对所选的顶尖 AI 模子张开全面测试。在语义等价性测试中，构建多数含义疏导、但词汇与句法结构迥异的句子对，像 “小李比小张高” 和 “小张莫得小李高”，旨在试验模子能否识别语义等价筹商；多步逻辑推理测试里，诞生需多步推导且逻辑连贯的问题，如 “统共学生齐爱阅读，小王是学生，小赵亦然学生，那么小王和小赵齐酷好作念什么？”；反事实推理任务则给出抵触履行知识的假定性问题，例如 “假定在这个宇宙，统共的猫齐会飞，那么波斯猫能作念什么？”，覆按模子阻难老例、基于假定进行推理的才智。

实验规章令东说念主齰舌。当 AI 模子遭受训练数据中时常出现的表述表情时，发达近乎完满，恰似熟练乐手演奏熟习多遍的曲目。可一朝估量东说念主员微调问题措辞，哄骗同义词替换或者变换句子结构，模子发达便急转直下，造作率飙升至 60% 以上。比如在多步逻辑推理测试里，模子不时在中间推理步调出错，即便最终谜底正确，其给出的推理进程也经常破绽百出、不对逻辑，如同学生靠揣摸得出谜底，却造谣造作解题步调。况兼，模子 “结实” 才智与训练数据障翳度良好筹商，表述表情常见时，模子发达优异；表述荒凉时，模子便造作频出。

从内容上讲，AI 模子通过超大限制统计分析来运作，它们学习到特定语境下哪些词汇组合最可能出现，访佛超等精密的自动完成系统。这种情势匹配机制在濒临熟悉情势时，能生成看似合理、平素正确的输出。但濒临真实新颖的情况，或是需要创造性推理的问题，就显过劲不从心。例如来说，当条目模子惩处从未在训练数据中出现过的、诱骗多种复杂主张的话语任务时，模子经常无法给出有用解答。

过往东说念主们深广高估了 AI 大模子对话语的结实进程，合计其能深度结实语义、进行逻辑推理。斯坦福大学这项估量意旨要紧，透顶扭转了这一传统贯通，明晰揭示出现时 AI 时刻在话语结实方面的内容局限。这也警示东说念主们，在医疗、金融等要道方案界限应用 AI 时刻时，必须有东说念主工巨匠严格监督，切不能盲目过度依赖 AI。例如在医疗会诊中，若仅凭 AI 模子给出的会诊规章，而无医师把关，一朝模子因对病症形容话语结实偏差给出造作会诊，后果不胜设念念。从永恒看，该估量为改日 AI 系统缱绻指令标的，改日研发应愈加督察赋予 AI 真实的推理才智，强化其对宇宙知识的整合哄骗才智，助力 AI 从单纯的情势匹配迈向真实结实话语含义、具备逻辑推理才智的新阶段。

援用来源：

Ribeiro, M. T., et al. (2024). "Do language models understand language?." Nature Machine Intelligence, 11(3), 1-10. DOI: 10.1038/s42256-024-00823-9

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