7 月 17 日消息，生成式人工智能（AI）的迅猛发展和广泛应用引发了诸多担忧，从隐私安全到潜在的失业危机。尽管像 ChatGPT和微软 Copilot 这样的 AI 聊天机器人在短时间内取得了惊人进步，能够编写代码、纠错甚至挑战人类创意，但它们真的像表面看起来那么聪明吗？
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的一项最新研究指出，这些强大的大型语言模型（LLM）似乎更依赖记忆而不是真正的推理能力。它们在熟悉的任务上表现出色，但在面对新问题时却显得力不从心。
注意到，研究人员通过对比 AI 在不同任务上的表现得出这一结论。例如，GPT-4在十进制算术方面表现优异，但在其他进制下却难以应对，类似的现象也出现在棋类游戏和空间推理等领域。研究人员认为，AI 更像是记忆力超群的“鹦鹉”，而非具备真正推理能力的“智者”。
研究结果表明，人工智能（AI）在经过充分训练和优化的特定领域中，能够达到甚至超越人类专家的水平。这种现象主要是因为AI系统在这些领域内具有强大的数据处理和模式识别能力，从而展现出一种类似于“记忆力”的优势。然而，当AI面对全新的挑战或未曾遇到的复杂问题时，单纯的记忆和模式匹配能力便不足以解决这些问题，这时真正的推理能力和创新思维才显得尤为重要，而AI在这些方面的优势则变得不那么明显。
游戏行业同样面对类似的挑战，尽管AI工具可以帮助开发过程，但游戏的核心创意和体验仍然依赖于人类的智慧和创造力。
