AI 世界發展迅速，AI 的「推理」能力已成為最新焦點──去年底，OpenAI 發表第 2 款推理模型 o3，今年初 DeepSeek 也發布了一款開源推理模型 R1，接著 OpenAI 執行長奧特曼更宣布，未來發表的 GPT-4.5 將是最後一個「非推理」模型。
然而，當 AI 巨頭宣稱他們的模型具備推理能力，推理過程就像人類解決問題時會運用的思考方式，也開始讓外界思考：這是真的嗎？
為什麼會有這個疑問？目前最先進的「推理模型」被設計成回答前要先進行一段「思考」時間，把問題拆解成小問題並逐步解決，背後採用「思維鏈（CoT）」的訓練方法。然而，這些推理模型可以解決極為困難的邏輯、數學、程式設計問題，但弔詭的是，它們常在簡單的問題上犯下明顯錯誤。
這樣的 AI 還算會「推理」嗎？專家解讀不一
對於這種現象，AI 專家們的看法可分為三派。不過在解釋之前，我們先探討究竟什麼是「推理」？
如前面提及，AI 巨頭正在使用「推理」一詞表達自家模型把問題拆解、找到更好解決方法的能力。《Vox》分析，對於科學家而言，人類大腦中的推理方式可分為諸多類型，例如演繹推理、歸納推理、類比推理、因果推理、嘗試推理….等，也就是說，推理不只一種，而且科學家還在探索中。
聖塔菲研究所（Santa Fe Institute）教授 Melanie Mitchell 在一篇探討 AI 推理能力的合著論文指出，人們高度重視能夠從有限的數據或經驗中「找出規則或模式，並將其應用到全新的情境」，而幼兒可以做到，但 AI 可以嗎？
因此，目前從 AI 模型擁有的「推理」能力，或許略顯狹隘。不過，其他專家怎麼看呢？
懷疑論者：AI 沒有真正的推理能力
懷疑派認為這些所謂的「推理」模型根本不具備真正的推理能力。愛丁堡大學科技哲學家 Shannon Vallor 表示，這只是一種「後設模仿」，也就是模仿人類思考的過程，而非真正的推理。
Shannon Vallor 認為，目前推理模型，看來像在思考的原因是，模型的訓練數據中充滿了這類範例，例如醫生分析症狀來診斷疾病，或者法官評估證據來做出判決。因此，AI 可能只是透過模式配對來生成類似人類的推理結果，而不一定真正「理解」其中的邏輯，而出現錯誤也就是最好證據。
此外，Mitchell 表示，「其實我自己也做過一些實驗，讓人們大聲思考這些問題，而他們並不會（像 AI）花上好幾個小時來計算，」他不確定最新模型是否使用類似概念，而這攸關模型的透明度。
AI 的信徒：AI 不會單純推理或背誦
看好 AI 推理模型的專家，則認為這些模型確實展現出某種形式的推理能力。Redwood Research 首席科學家 Ryan Greenblatt 向外媒指出，雖然這些模型的推理方式可能比較依賴記憶和知識，無法像人類那樣靈活地推論（generalize），但它們確實在進行推理。
開放慈善事業（Open Philanthropy）資深分析師 Ajeya Cotra 表示，他不否認 AI 正在進行某種後設模仿，但他不同意懷疑論者認為這「只是」後設模仿。
Cotra 指出，AI 與大多數學生一樣，將一些記憶和推理能力結合在一起──就像一個不太聰明但極為勤奮的學生，雖然記住了大量方程式，但也需要一點推理能力來判斷該使用哪個方程式。換言之，AI 模型的能力不是純粹的推理，也不是純粹的記憶和背誦。
中立派：AI 有 Jagged Intelligence
還有一派抱持中立觀點──哈佛商學院的研究者提出一個新名詞來描述 AI 前述的推理現象：Jagged Intelligence。
這種觀點，認為最先進的 AI 模型「既能執行極其令人印象深刻的任務（例如解決複雜的數學問題），卻同時在一些非常簡單的問題上掙扎。」電腦科學家 Andrej Karpathy 如此解釋。
Cotra 指出，人們對 AI 推理能力的質疑，是因為這些比較都是基於「相對性」──推理模型被訓練得像人類會推理，讓人們也傾向把 AI 和人類智慧進行比較。
使用 AI 推理的最佳解？把 AI 當成「另一個」思考夥伴
Cotra 認為，不應過度將 AI 與人類智慧相比較。AI 的思考模式與人類不同，與其說它比人類聰明或笨拙，不如說它是「不同的」。在實際應用上，他建議最好的做法是在容易驗證結果的領域使用 AI，例如寫程式或設計網站；而在沒有標準答案或風險較高的領域，則應謹慎使用，將 AI 視為思考夥伴而非答案提供者。
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＊本文初稿為 AI 生成，由《TechOrange》編撰，資料來源：《Vox》、Andrej Karpathy，首圖來源：AI 工具 Image Creator 生成。