由於 LLM 架構天生的一些限制，大概每一陣子都會有人出來說現在的大語言模型的理解或邏輯推理有問題．
像是之前《The Illusion of Thinking》：蘋果AI團隊這篇報告到底想說什麼？講的就是 LLM 在邏輯推理上的盲點．
近期著名的人工智慧學者和認知科學家 Gary Marcus 轉推了 MIT、芝加哥大學、哈佛大學合著的一篇論文，這項研究揭示了「波將金式理解」（Potemkins understanding）的推理不一致性模式：「與人類對概念的理解方式完全不同的答案」所驅動的理解假象，這些失敗反映的不僅是理解錯誤，更是概念表徵深層次的內在矛盾。後來去看了Gary Marcus的X，其實概念也跟之前蘋果那篇《The Illusion of Thinking》類似，總之就是 LLM 目前演算法的特性：本質是統計式預測－預測最符合語料統計模式的字串，而缺乏真正符號推理能力跟理解(這篇論文主要講理解失準的問題)。
以下先稍微介紹一下這篇論文的內容開始：
✅波將金式理解的定義與評估標準
- 概念定義：所謂「波將金式理解」（Potemkin understanding）是指大型模型表面上答對了測驗題，給人似乎「理解」概念的印象，但實際上模型內部對該概念的掌握方式與人類迥異、不可調和，只是一種理解的假象。名稱來自「波將金村莊」典故，意指模型的優異表現只是華麗門面，背後缺乏真實的理解實質。
- 評估方法：學者提出形式化框架：透過基石範例集（keystone set）來測試概念理解。如果模型能在精心挑選的少數關鍵範例上作答與正確解釋一致，卻在其他相關情境下出錯，即出現「波將金現象」。研究者定義了「波將金率」（Potemkin rate）作為量化指標：在模型已經正確回答概念定義/基石問題的前提下，隨後應用該概念的提問中答錯的比例。為了便於解讀，二元判斷任務會將隨機猜測的50%錯誤率對應為波將金率（也就是波將金率=1表示表現相當於亂猜） 。
✅容易誘發「波將金」錯誤的任務類型
- 普遍存在於各類模型：實驗顯示此現象在主流大型模型中相當普遍，研究分析了包括 GPT-4 系列、Claude 3.5、Llama、Gemini 等在內的7個頂尖模型，每一種在不同任務和領域上都呈現出類似的波將金式誤解模式。換言之，即使 GPT-4、Claude 3 這樣最先進的模型，仍可能遭遇這類「假理解」問題。
- 高風險任務：模型在概念分類、內容生成、文本編輯等應用型任務中最容易暴露波將金錯誤emergentmind.com。研究團隊讓模型先給出某概念的定義（若定義正確才能繼續），再要求模型判斷例子是否屬於該概念（分類）、產生該概念的新例子（生成）、或修改文字以加入/移除該概念（編輯）。結果顯示，即便模型 94% 的情況能正確說明概念含義，之後在這些應用任務上的表現卻急劇下滑implicator.ai。各模型的波將金率在分類任務約 30–60%，生成與編輯任務約 20–40%，呈現全面偏高；這意味著模型經常「知其然」卻「用不好」，一旦需要運用概念就頻繁出錯。
- 典型現象：模型常見情形是「會說不會做」。例如，某模型可以正確給出心理學偏誤（如沉沒成本謬誤）的定義，但當看到實際範例（如含有明顯沉沒成本心態的網路帖子）時，卻無法辨識出這種偏誤。也有模型明確解釋了博弈論中的概念，接著卻構造出違反該概念規則的博弈矩陣。
- 這凸顯了模型在概念應用上的前後矛盾：表面上掌握了定義，實際舉例或判斷時暴露出並沒有理解。
✅人類在抽象概念上的錯誤：異同分析
相似之處：
人類在理解抽象概念時也會出現誤區和不一致。例如許多人自以為對某複雜現象理解透徹，實際知識非常淺薄（所謂「知識幻覺」或解釋深度錯覺）。人類也存在語意混淆和認知偏誤——典型情況如認知失調，一個人可能在不自知的情況下同時持有彼此衝突的觀念。
這些都說明即使是人腦，也可能對概念理解產生錯誤或矛盾的表述。
差異之處：
然而，人類的概念錯誤往往有跡可循，且考試設計正是利用人類常見的誤解模式來檢驗理解。如果一個人真正理解了「分數」等概念，他就不會犯某些典型錯誤，反之出現那些經典錯誤就意味著概念未掌握——這是人類測驗可以用少量題目評估理解的前提。相比之下，LLM 的誤解方式常常異於常人，會犯一些「人類絕不會犯的錯」。
模型可能在標準測驗上滿分通過，卻看不出生活中很明顯的概念例子，這種表現落差在人類中較少見。
內在一致性：
此外，人類傾向於追求認知的一致性。如果我們發現自己觀念自相矛盾，通常會感到心理不適（認知失調），並試圖調和矛盾以恢復一致。反觀LLM，缺乏這種「自我監控」機制，因而可能前後回答自相矛盾而渾然不覺。
例如研究發現，模型有時會否定自己先前創造的例子或接受自己之前否定的內容：讓模型產生一個概念的例句，再問它該例句是否符合概念，模型經常會推翻自己剛剛的產出。這種對自身輸出評估的不一致，在人類概念運用中較為罕見。
✅波將金現象與「真正理解」的辯證
- 是否證明模型無法真正理解？ 一派觀點認為，高頻出現的波將金式錯誤說明當前的LLM缺乏真正的概念理解能力，只是在進行表層的模式匹配。模型對同一概念存在內部衝突的表徵，前後推理不一致，顯示它們並未像人類一樣形成穩固的意義網路。批評者據此質疑現有路線能否達成通用人工智慧（AGI）。例如 AI 學者 Gary Marcus 就強調，即使最頂尖模型仍頻繁犯下這類推理矛盾錯誤，要在這種無法自洽的機器基礎上實現真正智能幾乎不可能。
- 還是僅是訓練框架限制？ 另一派觀點則較為樂觀，認為波將金現象反映的是目前訓練方式和模型架構的局限，而非機器永遠無法理解。研究作者本身也建議開發新的評估方法來測試實際運用能力，以及改進訓練策略以培養模型一致且連貫的概念表示。隨著模型規模和訓練技術進步，這類錯誤有望減少而非無解。例如Google DeepMind 的科學家以 Gemini 2.5 Pro 模型重現論文測試，發現它對文中提供的所有示例問題都給出了正確答案。
- 實用與理解之辯：也有專家主張不必過度糾結模型是否「像人一樣理解」。只要模型輸出越來越準確可靠，即便內在機制與人不同，從工程實用角度也足夠了。畢竟人類有時也在不完全理解的情況下完成任務，許多日常決策依賴直覺或片面的知識，但不妨礙問題解決。
✅主流學者觀點：分歧與討論
Gary Marcus 等懷疑論者：Marcus 明確指出大型語言模型存在“波將金式”理解假象，並據此質疑以純粹LLM為基礎實現AGI的可行性。他強調這類模型缺乏類人類的認知結構，容易前後矛盾，近期論文揭示的推理不一致模式更讓他認為規模化LLM路線難以走通。Marcus 的觀點代表了一部分學者對當前生成式AI路線的擔憂：如果沒有引入符號推理、常識結構等，本質性的「理解」可能無法涌現。
DeepMind 團隊：來自 DeepMind（Google）方面的研究人員則抱持審慎樂觀。他們關注波將金現象，但傾向於透過更強大的模型和新評測來應對。DeepMind 資深科學家 Prateek Jain 就表示這篇論文及其評估方法「非常有意思」，他親自用 Gemini 2.5 Pro 測試了論文中的所有示例，模型全部答對。這令他好奇該模型在完整數據集上的表現，以及出錯的具體情況。總體而言，DeepMind 學者傾向於認為，透過模型改進和任務設計可逐步縮小這種差距，而非宣稱LLM必然失敗。他們也支持開發更健全的測評基準來發現模型暗藏的理解缺陷。
OpenAI 的觀點：OpenAI 的團隊多採取進取但務實的態度。他們承認當前模型（例如 GPT-4）在推理一致性和深度理解上仍有不足，但持續透過更大的模型、更完善的微調與強化學習來減少這些問題。OpenAI 並未把波將金現象視為不可逾越的障礙，而更像是需要攻克的工程挑戰。他們的理念是，只要模型在經驗上表現出色且結果可靠，其內部是否與人類同樣理解並不那麼重要。因此，OpenAI 一方面強化模型能力（如引入連串思維提示Chain-of-Thought來增強推理），另一方面也參考這類研究來改進模型對概念的掌握。整體而言，OpenAI 對於LLM 終能達成接近人類理解水準保持樂觀，認為目前觀察到的缺陷更多是暫時的技術限制，而非路線失敗的證據。
✅未來AGI趨勢 ：
未來的 AGI 可能會在 LLM 基礎上，結合其他輔助模組來補足目前在「理解」和「推理」上的不足； 但這樣做，必然會增加成本、複雜性和延遲。
1️⃣ 為什麼要「LLM + 輔助模組」？
現有研究（包括《The Illusion of Thinking》：蘋果AI團隊這篇報告到底想說什麼？ 、MIT 等提出的「波將金現象」）都指出，純粹的 LLM 有以下限制：
- 本質是統計式預測：預測下一個 token → 最符合語料統計模式的字串
- 缺乏真正符號推理能力：很難進行多步、嚴格、結構化的邏輯推演
- 容易產生幻覺（hallucination）：生成看起來合理但錯誤的答案
- 缺乏一致性監控：會在相近問題上自相矛盾
所以要避免這些弱點，就需要「在 LLM 外圍加上輔助系統」來處理：
✅ 符號邏輯 / 數學模組 → 做精確的演算、證明、規則推理
✅ Verifier（驗證器） → 檢查 LLM 生成的推理步驟或答案是否正確
✅ Memory / Knowledge Graph → 提供一致且可追溯的知識庫
✅ Planner / Tool-Calling Agent → 自主決定何時呼叫工具、分解任務
2️⃣ 具體例子：未來可能長什麼樣？
🧩 LLM + Tool Use
✅ChatGPT 現在能叫用 Python 代碼、瀏覽器、Wolfram Alpha
✅將來可以自動判斷：「這題需要代數計算 → 呼叫數學模組」
🧠 LLM + Verifier
- LLM 先給出答案
- Verifier 模型檢查推理鏈是否自洽
- 若不合理 → 重新生成或修正
🧮 Neuro-Symbolic Systems
- 結合深度學習的模式擬合能力
- 與符號邏輯系統的可解釋推理
3️⃣ 但這樣做的成本是什麼？
✔️ 計算成本↑：需要多次推理步驟跟呼叫外部模組，需要生成 + 驗證 + 重試的多輪流程✔️ 時間延遲↑：Chat 回答速度會下降，用戶等待時間增加
✔️系統複雜度↑
✔️ 金錢成本↑：API 調用次數增加，計算資源消耗（GPU、雲服務）
✅ 小結：
✔️ 是的，未來 AGI 可能是「LLM + 一堆外掛與輔助模組」的混合架構
✔️ 這麼做能補足當前提到「理解假象」與「推理崩潰」問題
✔️ 但代價就是計算成本、系統複雜度和開發維護成本都會上升
🚀 Good Enough AI
而當前 LLM 之所以帶起這波生成式AI 浪潮，並非LLM的完美答案或邏輯超強．
而是因為 LLM 目前推論的答案足夠好而且成本也足夠合理，足夠大部分人能負擔使用，才得以大量商業化．
這就是「Good enough AI」的設計哲學
🧠商業可行是因為 成本 vs 價值 比例划算
- 大規模 Transformer 訓練非常貴（需要超算、巨量資料）
- 但推理階段（inference）可以一次訓練後服務全球
- 雲端 API 形式讓單次呼叫成本降到幾美分
- 這個成本相對於人類人工是非常低的
✅ 所以即使有時理解有誤，對商業用戶仍然划算。
🧠 LLM 的通用性讓它「一次開發，多處應用」
- LLM 是「基礎模型（Foundation Model）」：
- 一次訓練成本高，但能應付無數下游任務
- 微調成本低
- 通用語言接口
- 用戶只要打字就能用
- 用戶進入沒有技術門檻
🧠生成式 AI 的商業爆發是「可用性」與「成本合理」的交集
- 一個模型就能聊天、寫作、翻譯、程式、分析
- 成本下降到 SaaS 級別訂閱
- 企業能快速接入，用戶付得起
✅ 總結：
LLM 帶起生成式 AI 浪潮，不是因為它完美、邏輯超強，而是因為它在「足夠好」的表現上，實現了「足夠便宜」的規模化服務。
LLM 確實有侷限－在某些理解跟推理有不足；不過在目前的商業應用是夠用的．
其實很多產品開發也是一樣道理，合理成本跟足夠性能的交集才是客戶願意買單的.
