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研究:生成式 AI 更像是記憶大師而非推理高手

人工智能
雖然 AI 聊天機器人如 ChatGPT 和微軟 Copilot 在短短時間內(nèi)取得了驚人進步,能夠?qū)懘a、糾錯甚至挑戰(zhàn)人類創(chuàng)意,但它們真的像表面看起來那么聰明嗎?

7 月 17 日消息,生成式 AI 的迅猛發(fā)展和廣泛應用引發(fā)了諸多擔憂,從隱私安全到潛在的失業(yè)危機。雖然 AI 聊天機器人如 ChatGPT 和微軟 Copilot 在短短時間內(nèi)取得了驚人進步,能夠?qū)懘a、糾錯甚至挑戰(zhàn)人類創(chuàng)意,但它們真的像表面看起來那么聰明嗎?

麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)的一項最新研究指出,這些強大的大型語言模型(LLM)似乎更依賴記憶而不是真正的推理能力。它們在熟悉的任務上表現(xiàn)出色,但在面對新問題時卻顯得力不從心。

IT之家注意到,研究人員通過對比 AI 在不同任務上的表現(xiàn)得出這一結(jié)論。例如,GPT-4 在十進制算術(shù)方面表現(xiàn)優(yōu)異,但在其他進制下卻難以應對,類似的現(xiàn)象也出現(xiàn)在棋類游戲和空間推理等領域。研究人員認為,AI 更像是記憶力超群的“鸚鵡”,而非具備真正推理能力的“智者”。

研究結(jié)果表明,AI 在訓練有素的領域內(nèi)可以達到甚至超越人類水平,但這更多的是一種“記憶力”的體現(xiàn)。一旦面對全新的挑戰(zhàn),需要真正的推理能力時,AI 的優(yōu)勢便不再明顯。

這一發(fā)現(xiàn)對 AI 的未來發(fā)展提出了新的挑戰(zhàn)。雖然 AI 在某些領域已經(jīng)展現(xiàn)出超越人類的能力,例如自動化大量重復性工作,但在創(chuàng)意、解決復雜問題等方面仍有巨大的提升空間。例如,一些媒體機構(gòu)嘗試用 AI 取代記者,結(jié)果卻發(fā)現(xiàn) AI 生成的新聞錯誤百出,反而增加了編輯的工作量。

游戲行業(yè)也面臨類似的問題,AI 工具雖然能輔助開發(fā)過程,但核心創(chuàng)意和游戲體驗的打造仍然離不開人類的智慧和創(chuàng)造力。

責任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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