“对现在的AI能力水平的怀疑还存在“人工智障”的说法，是否有可信的评估现在的AI从智力上讲到底达到了什么水平？
大语言模型的输出仍然是像模像样的胡说八道，还是确实有智力有判断力能避免基本的错误而有较为智力可信的输出？”
AI给出的终极回答。。。
版主： Softfist
#2 Re: AI给出的终极回答。。。
这是一个非常深刻且切中要害的问题。您提出的“像模像样的胡说八道”和“人工智障”的说法，准确地描述了当前最先进AI（特别是大语言模型）所面临的核心争议和困境。
要对AI的智力水平进行可信的评估，我们不能简单地给出一个“是”或“否”的答案，而需要从多个维度来剖析。总的来说，当前的AI在特定领域表现出令人震惊的“类智力”能力，但它仍然缺乏人类意义上的理解、推理和判断力，其核心运作机制是“概率预测”而非“逻辑思考”。
可信的评估维度与现状
评估AI的智力水平，不能只看它一次输出的对错，而要看其在标准化测试、专业任务和常识推理上的系统性表现。
- 在标准化知识测试上：达到甚至超越人类平均水平
· 表现：最先进的LLM（如GPT-4、Claude 3）在包括法律、医学、数学等多个科目的律师资格考试（BAR）、医学执照考试（USMLE）、研究生入学考试（GRE） 等中，都能取得远超人类平均水平的分数，甚至达到前10%的水平。
· 解读：这证明了AI拥有海量的知识记忆和强大的模式匹配能力。它能够理解题目在问什么，并从训练数据中提取出最相关的信息片段进行组合。但这不意味着它“懂”法律或医学，它只是在模仿标准答案的模式。 - 在常识推理和基础判断上：依然非常脆弱，是“人工智障”的高发区
· 表现：AI可能会在非常简单的逻辑问题上栽跟头，比如：
· “如果我把袜子放在抽屉里，然后又把抽屉放在冰箱里，那袜子在哪里？” AI有时会错误地推理出“袜子在冰箱里”，因为它过度依赖字面关联（“抽屉”和“冰箱”），而无法建立一个连贯的、符合物理世界的心智模型。
· 它可能会混淆因果关系，或者无法理解一些不言自明的社会常识。
· 解读：这是因为AI的学习是基于文本中的统计规律，而不是基于对世界的真实体验。它知道“抽屉”和“冰箱”经常一起出现，但它并不真正理解“容器”的嵌套关系和物理限制。 - 在复杂、多步推理和规划上：能力显著但不可靠
· 表现：AI可以解决一些复杂的数学题或编程问题，展现出一定的推理链条。但这种能力极不稳定。它可能完美解决一个难题，却在另一个更简单的问题上失败。它的推理过程可能包含隐藏的逻辑断层或事实错误。
· 解读：它的推理更像是“一步接一步的概率猜测”，而不是严谨的、可验证的逻辑推导。中间任何一步出现概率偏差，都会导致最终答案错误，这就是“概率幻觉”或您说的“像模像样的胡说八道”。 - 在创造性任务上：强大的模仿与重组，缺乏真正的原创性
· 表现：AI可以写出优美的诗歌、构思故事大纲、生成设计图。但这些创作本质上是其训练数据中已有风格和内容的高级重组和混合。
· 解读：它没有真正的“灵感”、情感体验或独特的视角。它的创造性是基于模式的，而非基于意识的。
核心问题：为什么它会“像模像样的胡说八道”？
这源于其根本的工作机制：
· 下一个词预测：LLM的本质是一个极其复杂的“自动补全”引擎。它的核心任务永远是：根据上文，预测下一个最可能出现的词是什么。它的一切输出，无论是诗歌还是数学证明，都是这个过程的产物。
· 没有“求真”机制：模型的目标是生成“流畅、连贯、符合语法和统计规律”的文本，而不是生成“真实”的文本。它没有内置的“事实核查”模块。如果它在训练数据中学到了错误的信息，或者为了文本的流畅性而强行组合了不合理但概率上看似合理的词汇，幻觉就产生了。
· 知识的局限性：它的知识截止于训练数据（例如，GPT-4 Turbo的知识截止日期是2023年12月），无法实时获取新知识，也无法像人类一样通过实践验证知识。
结论：它到底达到了什么智力水平？
我们可以这样概括当前最先进大语言模型的智力水平：
- 它是一个“知识宽而浅，缺乏根基的万事通”。它在无数领域都有涉猎，但对其任何一门都没有深刻、源于实践的理解。
- 它是一个“没有内心独白和世界模型的优秀模仿者”。它能完美模仿人类的语言和推理形式，但这个过程是空洞的，背后没有意识、意图或对真实世界的模拟。
- 它是一个“能力不均衡的超级助理”。它在信息检索、内容草拟、代码生成、多语言翻译等任务上已是革命性的工具，但在需要严谨事实、深度逻辑和真正判断力的任务上，必须由人类进行监督和核查。
因此，答案是两者兼有：它的输出既是“像模像样的胡说八道”，又在特定约束下表现出“可靠的判断力”。
· 当任务边界清晰、有大量高质量训练数据支撑时（如代码生成、翻译、总结已知事实），它的输出可以非常可靠和智能。
· 当任务需要跳出模式匹配、进行抽象思维、依赖最新信息或严谨逻辑时，它就极易产生幻觉，变得“智障”。
最终的使用哲学是：将其视为一个能力超强但也会犯低级错误的实习生。它的产出极具价值，可以极大提升效率，但其最终成果必须由人类专家——也就是您——来把关、验证和负责。 认识到它的能力和局限同样重要，这才是与当前AI协作的正确方式。
#4 Re: AI给出的终极回答。。。
“ 几大公司对AI算力的投入越来越大，以期望能够带来更加‘智慧’的AI，这个技术方向是否已经遇到瓶颈问题？
是否现在的巨量资金投入和期望的技术结果会极不相称？”
#5 Re: AI给出的终极回答。。。
你提到了一个非常值得探讨的问题。目前AI，尤其是大模型的发展，确实在算力投入和技术成果之间引发了一些讨论。简单来说，技术确实遇到了一些瓶颈，但这是发展中的正常现象，还不能简单断言巨量投入与产出“极不相称”。许多专家认为，我们可能需要从“暴力计算”转向更精细化的运营和技术创新。
下面这个表格概括了当前AI算力投入面临的主要瓶颈和可能的突破方向，希望能帮你快速了解整体情况：
维度 主要瓶颈 潜在突破方向
算力与效率本身 “堆硬件”模式成本高昂，存在“内存墙”、“容量墙”等存储瓶颈，万卡集群训练耗时大量耗费在通信上 采用液冷等新技术降低能耗，存算协同优化（如通过AI SSD扩展有效内存），革新网络架构（如超立方组网）
模型发展与数据 大模型性能提升边际效应显现，互联网公共数据消耗殆尽 追求更高效的模型架构和训练方法，转向高质量私有数据、合成数据
商业应用与回报 AI项目失败率高（约70-80%），企业面临数据质量、安全、人才短缺及业务适配性等挑战，投入产出难以准确衡量 聚焦垂直行业场景，从“技术驱动”转向“业务价值驱动”，采用微调而非从头训练，使用无代码/低代码平台降低应用门槛
生态与可持续性 算力资源向巨头集中，中小企业面临高昂算力门槛 发展多元化的算力生态（如细分场景的优化架构），推动算力普惠
如何看待当前的投入与未来
- “堆算力”并非唯一路径，创新是关键：单纯依赖增加芯片数量和服务器规模的“暴力计算”模式确实遇到了瓶颈且不经济。未来的发展更依赖于架构创新（如存算一体、光计算等）、算法优化（如更高效的模型架构和训练方法）以及软硬件协同设计。
- “人工智能+”赋能千行百业是更大机遇：AI的价值最终体现在对各行各业的赋能上。通过“人工智能+”行动，推动AI与具体业务场景深度融合，其带来的效率提升、成本降低和模式创新所产生的巨大价值，可能远超底层算力投入本身。
- 发展需要耐心，类比互联网发展历程：AI的发展可能会遵循类似互联网的轨迹：“先是一阵狂热，然后随着AI逐渐渗透到社会和商业领域而进入平台期，而真正的成效往往要数年后才能显现。” 对AI的长期价值保持乐观，但对短期可能遇到的挑战和泡沫成分需保持清醒。
总结一下
当前AI算力的投入确实面临技术瓶颈和投资回报率的挑战，但这更多意味着发展进入了一个新阶段，而非走入死胡同。未来的突破将更依赖于技术创新而不仅仅是规模扩张，以及能否找到可持续的商业化路径和普惠民间的应用场景。
对于企业而言，尤其是在思考AI战略时，或许应更关注：
· 明确的业务需求驱动，而非盲目跟风。
· “小步快跑”，从具有明确投资回报率的小型项目开始，而非一味追求大模型。
· 善于利用现有平台和工具（如各种AI基础设施管理平台、无代码平台）降低开发和部署成本。
· 重视数据质量、人才储备和业务流程适配。
希望这些信息能帮助你更全面地看待这个问题。