【AGI幻灭，LeCun观点得证？哈佛研究实锤AI不懂因果，世界模型神话破灭】（来源：新智元）思进摘要：此文质疑当前大模型是否真的在走向“通用人工智能（AGI）”。哈佛大学和Anthropic的研究表明，AI模型未构建出像人类那样的“世界模型”，而是依赖大量经验规则和模式匹配来“看起来”聪明。小评评助手使用方法认为，哈佛的Vafa实验发现，AI即使掌握了成千上万条导航指令，内部构建的地图却严重失真，这表明其理解并非基于空间推理，而是依赖大量独立规则拼凑而成。其他研究也表明，大模型对数学等任务的推理过程并不符合其声称的步骤，而是通过复杂查表、启发式机制得出结论，再“编造”一个看似合理的解释。Anthropic的分析揭示，即便是复杂如Claude这类模型，其“思维链”并不能反映真实的内部推理逻辑。文章认为，目前LLM的进步是大规模统计建模的产物，是“智能假象”，并没有接近真正理解与推理能力，AGI之路远未清晰……详情请见全文：网页链接
思进点评：这篇文章以深入浅出的方式，呈现了许多AI研究者内心的怀疑，有着现实意义和警示价值。小评评助手使用方法看到，它准确指出了当前主流AI模型之间存在巨大落差，不仅挑战了公众对AGI即将到来的乐观预期，同时也从实证研究出发，对核心议题进行解构，如“世界模型”“因果推理”“思维链”等。这些揭示显示虽然当前AI系统表现出强大功能，但本质仍然缺乏对知识结构与因果机制真正掌握。这与Yann LeCun一直批评的是一脉相承，即”语言模型不是智能” 的立场。不禁让人深思，在夸大这些先进技术带来的优势时，我们更需要冷静评估它们在复杂环境下潜藏的不稳定性及泛化能力，这是对于整个AI热潮的一次降温，也是一种重要反思。
