譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

本文聚焦LLM（大型語言模型）的推理邏輯，從技術底層剖析人工智能語言能力的計算本質——其核心是統計規律的應用，而非人類意義上的思維理解。

大型語言模型具有令人印象深刻的能力，可以生成文本、詩歌、代碼，甚至進行復雜的對話。但核心問題始終存在：這類系統是否真正理解語義，抑或僅是思維形式的模仿？

這一爭議構成當前AI辯論的焦點。一方面，LLM的成就是不可否認的：它們可以翻譯語言，總結文章，起草電子郵件，甚至以驚人的準確性回答復雜的問題。這種輕松駕馭語言的能力看似指向真實理解。

另一方面，分析人士強調LLM本質是基于海量文本數據訓練的統計機器，雖能識別詞匯間的模式與關聯，卻未必理解語義深層內涵，更像是對已有模式的復制，而非有意識的思考。

這個問題至今仍無定論，研究者之間也存在分歧。部分觀點認為LLM正邁向真正的理解，另一些則判斷其始終是復雜的模擬器，無法實現真正的思維。而LLM的理解能力問題，亦引發哲學、倫理及實踐層面的討論，直接影響其應用方式。

此外，解構人類“思考”能力的神秘性在當下顯得尤為重要。由于公眾對人工智能的過度熱忱，或是對底層技術原理的認知缺失，LLM（大型語言模型）的能力常被錯誤賦予人類思考的特質。蘋果公司研究團隊在《思考的錯覺》中對這一現象進行了實證分析。

研究指出，盡管LLM在性能提升方面取得顯著進展，但人們對其固有局限性仍缺乏充分認知。特別是在推理泛化能力與復雜問題處理方面，LLM仍面臨根本性挑戰。正如該研究以河內塔算法為例所證實的：LLM不僅在問題求解與策略發現中存在明顯缺陷，其生成的整個推理鏈條也普遍存在邏輯驗證與步驟執行的系統性局限。

基于此，深入探究LLM的內部運作機制，明確其與人類思維的本質差異，成為理解人工智能技術邊界的關鍵。本文將以“他怎么了？（P > 0.05）”這一網絡梗為例，剖析LLM展現的技術能力及其背后的計算邏輯，揭示其與人類意識本質上的區別。

LLM對“P > 0.05”梗圖的簡單解釋

我讓一個LLM簡單地給我解釋一下這個表情包，下面是它的回答：

面對梗圖的LLM：能力展示

對于我們人類來說，理解這個梗的幽默需要了解哈利波特場景，基本的統計數據，以及從有趣的并列中理解諷刺的本質。

而當要求LLM解釋“他怎么了？（P > 0.05）”這一梗圖時，其回應展現出了多維度能力：

• 識別視覺與文本元素：關聯哈利波特場景、角色形象與“P > 0.05”的統計術語；
• 解構文化語境：理解哈利波特的文化背景與統計學中p值的科學含義；
• 整合信息邏輯：通過抽象關聯闡釋梗的幽默性——即科學概念與虛構場景的反差。

我們必須承認，LLM在這項工作中的表現相當出色。乍一看，這可能意味著一種深刻的“理解”，甚至是一種與我們類似的智能形式，能夠推理和解釋世界。

“推理”機制：一個計算過程

然而，這種表現并不是人類意義上的“反思”的結果。LLM沒有“思考”，沒有意識，沒有內省，更沒有主觀體驗。我們所認為的推理，實際上是一個復雜的分析過程，基于算法和大量的數據。

訓練數據的規模

Gemini、ChatGPT等模型基于數百TB數據訓練，涵蓋數十億文本文檔（書籍、文章、網頁）及多模態元素（帶字幕的圖像、音頻、視頻等），參數規模達數十億。

這個知識庫相當于一個巨大的、數字化的、有索引的圖書館。它包括百科全書式的世界知識、流行文化的各個部分（如哈利波特傳奇）、科學文章、電影劇本、在線討論等等。正是這種大量和多樣化的信息暴露，使它能夠識別模式、相關性和上下文。

核心算法機制

為了分析梗圖，下述幾類算法起到了關鍵作用：

• 自然語言處理（NLP）：它是與文本交互的核心，允許模型理解短語的語義（如“他怎么了？”的語境含義）并處理文本信息。
• 視覺識別/OCR（光學字符識別）：對于基于圖像的梗圖，系統會使用OCR算法提取圖像文本（如“P > 0.05”）。同時，視覺識別允許識別圖形元素：角色的臉、電影中的特定場景等。
• Transformer神經網絡：作為LLM的底層架構，它們在識別數據中的復雜模式和長期關系方面特別有效。它們允許模型將“哈利波特”與特定場景聯系起來，并理解“P > 0.05”是一個統計概念。

梗圖分析“分步”過程

當處理網絡梗圖時，LLM（大型語言模型）展現出精密的計算處理流程：

• 信息提取與識別：系統精準捕捉關鍵詞、人物面部特征、場景元素及專業文本信息；
• 知識關聯激活：基于提取的元素，模型調用并篩選其知識儲備中最相關的內容。在此過程中，模型關聯哈利波特系列中“靈魂煉獄（limbo）”、伏地魔靈魂碎片等文化元素，鏈接統計學中p值及0.05顯著性閾值的定義，并激活幽默創作中的并置對比模式；
• 響應內容生成：模型整合上述信息，輸出對梗圖幽默邏輯的闡釋，指出笑點源自鄧布利多以統計學話術回應情感哲學問題，暗喻生命狀態不具備“統計顯著性”。這一解釋本質上是模型通過訓練習得的語義關聯，篩選出最具概率優勢的內容組合。

LLM運作機制的本質特征：統計驅動與意識缺位

LLM所謂的“推理”過程，本質是基于海量數據相關性的復雜統計推演。模型無法真正理解哈利波特場景的抽象意義、情感暗示或道德上的細微差別，僅是依據數十億參數訓練形成的概率模型，預測最可能的文本序列與語義關聯。

這種運作機制與人類思維存在本質差異。人類依托意識、生活閱歷及情感體驗，能夠突破既有知識框架創造全新意義，其對因果關系的認知超越單純統計關聯。例如，人類可從梗圖中解讀伏地魔角色的命運隱喻、場景的敘事價值及符號背后的文化映射，而這些均非LLM能力所及。此外，人類行為受主觀意圖、價值訴求與信念體系驅動，LLM則僅遵循預設規則與概率分布執行任務。

盡管LLM在符號處理與表征生成方面表現卓越，但其仍缺乏對現實世界的感知理解、常識判斷及人類智能所特有的意識屬性。與此同時，模型訓練偏差、不可控輸出及“幻覺”現象等問題，也進一步凸顯其與人類智能的根本性差距。

結語

大型語言模型是具備強大計算效能的工具，能夠模擬人類語言理解與生成能力，但其核心運作邏輯根植于數據統計分析與模式識別，與人類意識驅動的認知、反思及世界理解存在本質區別。

當技術生態系統夸大模型推理能力時，厘清這一差異尤為關鍵。在這種情況下，秉持客觀認知方能充分發揮LLM的技術優勢，避免賦予其超越能力邊界的虛構特質。

就我個人而言，我相信人工智能的未來在于人類和機器之間的智能協作——人類貢獻意識創造力與批判性思維，機器發揮計算速度、分析效率及信息整合優勢，實現互補共生的技術生態。

原文標題：Debunking LLM Intelligence: What's Really Happening Under the Hood?，作者：Frederic Jacquet