這項由哈佛大學的Keyon Vafa和MIT的Peter G. Chang、Ashesh Rambachan、Sendhil Mullainathan共同完成的研究發(fā)表于2025年的第42屆國際機器學習會議（ICML）。對于想要深入了解這項研究的讀者，可以通過論文編號arXiv:2507.06952v2獲取完整的研究報告。

當下AI技術(shù)發(fā)展如火如荼，人們對這些被稱為"基礎模型"的AI系統(tǒng)抱有極高期望。就像幾個世紀前開普勒通過觀察星空發(fā)現(xiàn)行星運動規(guī)律，后來牛頓又從中提煉出更深層的萬有引力定律一樣，研究者們希望今天的AI模型能夠通過學習大量數(shù)據(jù)序列，真正理解支配世界運行的深層規(guī)律。

然而，這些AI模型真的像我們想象的那樣聰明嗎？它們是否真的掌握了世界的運行法則，還是只是在表面上做得很好的"偽裝者"？

研究團隊就像偵探一樣，設計了一套巧妙的測試方法來揭開這個謎團。他們創(chuàng)造了一種叫做"歸納偏差探測"的技術(shù)，用來檢驗AI模型是否真正理解了世界的基本規(guī)律。這個方法的核心思想非常簡單：如果一個AI模型真的理解了某個領域的基本規(guī)律，那么當它遇到新任務時，它應該能夠基于這些規(guī)律來推理，而不是依賴一些表面的技巧。

為了驗證這個想法，研究團隊進行了一系列精心設計的實驗。他們首先讓AI模型學習天體運行的軌跡數(shù)據(jù)，就像訓練一個天文學家觀察星空一樣。這些模型表現(xiàn)得相當出色，能夠準確預測行星的未來位置，甚至對從未見過的太陽系也能做出正確預測。

但是，當研究團隊進一步測試這些模型是否真正理解了牛頓力學定律時，結(jié)果卻令人震驚。他們讓模型預測行星之間的引力大小，這是牛頓力學的核心概念。如果模型真的理解了物理學，它應該能夠準確計算出這些力的大小。然而，實驗結(jié)果顯示，模型給出的引力公式完全是胡說八道的。

更令人驚訝的是，當研究團隊在不同的星系數(shù)據(jù)上測試同一個模型時，它竟然給出了完全不同的引力公式。這就好比一個學生在不同的考試中給出了不同的乘法規(guī)則，有時說2×3=6，有時說2×3=8，完全沒有一致性。這說明模型并沒有真正掌握萬有引力定律，而是在每個具體情況下都臨時拼湊出一套看似合理的規(guī)則。

研究團隊沒有止步于天體物理學。他們還在其他領域進行了類似的測試，包括格子問題（類似于在網(wǎng)格上移動的游戲）和奧賽羅棋類游戲。在這些測試中，他們發(fā)現(xiàn)了一個共同的模式：AI模型在表面任務上表現(xiàn)優(yōu)異，但在需要真正理解基本規(guī)律的深層任務上卻表現(xiàn)糟糕。

以奧賽羅游戲為例，研究團隊發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象。模型雖然不能完全重構(gòu)游戲棋盤的真實狀態(tài)，但它能夠準確識別出在當前狀態(tài)下有哪些合法的下棋位置。這就像一個人不完全理解國際象棋的所有規(guī)則，但能夠記住在特定局面下哪些位置可以放棋子。這種"半理解"的狀態(tài)讓模型在日常任務中表現(xiàn)不錯，但在需要深入理解的任務中就露餡了。

這個發(fā)現(xiàn)揭示了當前AI模型的一個根本問題：它們更像是精明的"經(jīng)驗主義者"，善于記住各種特定情況下的成功策略，而不是真正的"理論家"，能夠掌握支配現(xiàn)象的基本規(guī)律。換句話說，這些模型更像是背了很多題目答案的學生，而不是真正理解了數(shù)學原理的學霸。

研究團隊的測試方法本身也很有創(chuàng)意。他們不是簡單地看模型在固定任務上的表現(xiàn)，而是觀察模型如何將學到的知識應用到新的、相關的任務上。這種方法被稱為"歸納偏差探測"，就像是測試一個人是否真的理解了開車的原理，不是看他能否在熟悉的路線上開車，而是看他能否在完全陌生的城市里開車。

在技術(shù)層面，研究團隊設計了兩個關鍵指標來評估模型的表現(xiàn)。第一個指標叫做"狀態(tài)尊重"，檢驗模型是否能夠認識到相同狀態(tài)應該產(chǎn)生相同的預測。第二個指標叫做"狀態(tài)區(qū)分"，檢驗模型是否能夠認識到不同狀態(tài)應該產(chǎn)生不同的預測。通過這兩個指標，研究團隊能夠量化地評估模型對基本規(guī)律的理解程度。

實驗結(jié)果顯示，幾乎所有類型的AI模型都存在這個問題，包括最新的變換器模型、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和其他先進架構(gòu)。這說明這不是某個特定模型的問題，而是當前AI訓練方法的一個普遍局限。

更深入的分析揭示了這些模型實際上是如何工作的。研究團隊發(fā)現(xiàn)，模型往往會發(fā)展出一種"啟發(fā)式策略"，即針對不同類型的問題制定不同的經(jīng)驗規(guī)則。這些規(guī)則在特定情況下可能很有效，但缺乏普遍性和一致性。就像一個修理工可能知道很多修理不同設備的小技巧，但不一定理解這些設備的基本工作原理。

這種發(fā)現(xiàn)對AI的發(fā)展有著重要的啟示。目前許多AI應用都是基于這樣的假設：模型通過學習大量數(shù)據(jù)，能夠自動發(fā)現(xiàn)和掌握數(shù)據(jù)背后的基本規(guī)律。但這項研究表明，僅僅依靠大量數(shù)據(jù)和計算力可能還不夠，我們需要更好的方法來確保AI模型真正理解世界的運行規(guī)律。

研究團隊還測試了一些最先進的大語言模型，包括GPT-4和Claude等。令人遺憾的是，即使是這些最先進的模型在物理學任務上也表現(xiàn)不佳。當研究團隊讓這些模型預測行星之間的引力時，它們給出的公式同樣是錯誤的，而且比專門訓練的模型還要簡單粗糙。

這些發(fā)現(xiàn)并不意味著當前的AI模型毫無用處。相反，它們在很多實際應用中仍然表現(xiàn)出色。但這項研究提醒我們，在評估AI能力時不能只看表面表現(xiàn)，還要深入了解它們的內(nèi)在機制和局限性。特別是在一些需要深度理解和推理的領域，我們需要更加謹慎地使用這些模型。

研究團隊的工作也為改進AI模型指明了方向。他們建議，未來的AI研究應該更加注重模型對基本規(guī)律的學習，而不僅僅是對表面模式的記憶。這可能需要開發(fā)新的訓練方法、評估標準和模型架構(gòu)。

此外，這項研究還強調(diào)了跨學科合作的重要性。通過結(jié)合物理學、游戲理論和機器學習的知識，研究團隊能夠設計出更加全面和深入的評估方法。這種方法不僅適用于當前的研究，也為未來的AI評估提供了寶貴的參考。

從更廣泛的角度來看，這項研究觸及了人工智能領域的一個根本問題：機器學習和人類學習的區(qū)別。人類在學習過程中會形成抽象的概念和規(guī)律，這些規(guī)律可以應用到各種不同的情況中。而當前的AI模型似乎更擅長記住具體的模式和關聯(lián)，但在抽象和泛化方面還有很大的提升空間。

這種局限性也解釋了為什么有些AI系統(tǒng)在實際應用中會出現(xiàn)意外的失誤。當遇到與訓練數(shù)據(jù)稍有不同的情況時，模型可能會因為缺乏對基本規(guī)律的理解而做出錯誤的判斷。這對于安全性要求很高的應用（如自動駕駛或醫(yī)療診斷）來說是一個嚴重的問題。

研究團隊的"歸納偏差探測"方法本身就是一個重要的貢獻。這種方法可以幫助研究者和開發(fā)者更好地理解AI模型的能力和局限性，從而做出更明智的應用決策。同時，這種方法也可以用于指導新模型的開發(fā)，確保它們能夠真正掌握所學習領域的基本規(guī)律。

值得注意的是，這項研究并不是要否定當前AI技術(shù)的價值。實際上，即使是那些沒有完全理解基本規(guī)律的模型，在很多任務上仍然表現(xiàn)出色，能夠為人類提供有價值的幫助。關鍵是要認識到這些模型的局限性，并在適當?shù)膱鼍爸惺褂盟鼈儭?/p>

研究團隊的發(fā)現(xiàn)也為AI倫理和安全討論提供了新的視角。如果AI模型主要依賴啟發(fā)式策略而非深層理解，那么在一些關鍵決策中使用這些模型可能存在風險。這需要我們在設計AI系統(tǒng)時更加謹慎，確保有適當?shù)陌踩胧┖腿斯けO(jiān)督。

從教育角度來看，這項研究也很有啟發(fā)性。它提醒我們，僅僅能夠重復學過的內(nèi)容并不等于真正的理解。真正的學習應該能夠幫助我們在新的情況下應用已學的知識。這對于人類教育和AI訓練都是一個重要的指導原則。

最后，這項研究開啟了一個重要的研究方向。未來的工作可能會探索如何設計更好的訓練方法，使AI模型能夠真正掌握基本規(guī)律。這可能涉及新的損失函數(shù)、訓練策略或者模型架構(gòu)的創(chuàng)新。同時，開發(fā)更sophisticated的評估方法也將是一個重要的研究方向。

總的來說，這項研究為我們理解當前AI技術(shù)的本質(zhì)提供了深刻的洞察。它揭示了一個看似矛盾但實際上很重要的現(xiàn)象：AI模型可以在表面任務上表現(xiàn)優(yōu)異，但在深層理解方面仍有很大的提升空間。這個發(fā)現(xiàn)不僅對AI研究者有重要意義，對于所有使用AI技術(shù)的人來說也是一個重要的提醒。

說到底，這項研究告訴我們，當前的AI更像是一個記憶力超強但理解力有限的學生。它們能夠記住大量的信息和模式，在很多具體任務上表現(xiàn)出色，但在需要深入理解和靈活應用的情況下就會露出馬腳。這并不意味著這些AI系統(tǒng)沒有價值，而是提醒我們要正確認識它們的能力邊界，在合適的場景中使用它們，同時繼續(xù)努力開發(fā)更加智能和可靠的AI系統(tǒng)。

歸根結(jié)底，這項研究為AI的發(fā)展指明了一個重要方向：不僅要追求表面性能的提升，更要關注模型對基本規(guī)律的真正理解。只有這樣，我們才能開發(fā)出真正智能、可靠和值得信賴的AI系統(tǒng)。有興趣深入了解這項研究的讀者，可以通過論文編號arXiv:2507.06952v2訪問完整的研究報告。

Q&A

Q1：什么是"歸納偏差探測"？它是如何工作的？

A：歸納偏差探測是一種測試AI模型是否真正理解基本規(guī)律的方法。它的工作原理類似于測試學生是否真的理解了數(shù)學原理：不是看學生能否解答練習過的題目，而是給出全新的問題，觀察學生是否能運用已學的原理來解決。研究團隊讓AI模型學習一個領域的數(shù)據(jù)，然后測試它在相關但不同的任務上的表現(xiàn)，以此判斷模型是否掌握了深層規(guī)律。

Q2：為什么AI模型在預測行星軌道方面表現(xiàn)很好，但在理解物理定律方面卻很差？

A：這就像一個人能夠熟練地背誦乘法表，但不理解乘法的基本原理一樣。AI模型通過學習大量軌道數(shù)據(jù)，記住了各種軌道模式，所以能夠準確預測。但當需要理解支配這些軌道的物理定律（如萬有引力定律）時，模型就暴露了其缺乏真正理解的問題。它們更像是"模式記憶專家"而非"規(guī)律理解者"。

Q3：這項研究對普通人使用AI有什么影響和啟示？

A：這項研究提醒我們要理性看待AI的能力。雖然AI在很多任務上表現(xiàn)出色，但它們可能并不像我們想象的那樣"聰明"。在使用AI時，我們應該了解其局限性，特別是在需要深度理解和推理的場景中要格外謹慎。同時，這也解釋了為什么AI有時會在看似簡單的任務上出錯——因為它們?nèi)狈疽?guī)律的真正理解。