盲区型的向思大语致命总学不会为考言模反什么
最近在AI圈里流传着一个让人啼笑皆非的现象：我让GPT-3和Llama学习"张三就是李四"这样简单的知识，结果当反过来问"李四是谁"时，AI竟然一脸茫然。这就像你教孩子"妈妈叫王芳"，然后问"王芳是谁"，孩子却完全不知道答案一样荒谬。什么是"逆转诅咒"？研究人员给这个现象起了个很有噱头的名字——"逆转诅咒"(Reversal Curse)。简单来说，就是大语言模型在学会"A是B"后，竟然无法自然而...
最近在AI圈里流传着一个让人啼笑皆非的现象：我让GPT-3和Llama学习"张三就是李四"这样简单的知识，结果当反过来问"李四是谁"时，AI竟然一脸茫然。这就像你教孩子"妈妈叫王芳"，然后问"王芳是谁"，孩子却完全不知道答案一样荒谬。
什么是"逆转诅咒"？
研究人员给这个现象起了个很有噱头的名字——"逆转诅咒"(Reversal Curse)。简单来说，就是大语言模型在学会"A是B"后，竟然无法自然而然地反向推导出"B是A"。这不禁让人怀疑：我们天天夸AI聪明，结果它连最基本的逻辑对称性都搞不定？
举个例子，当我用"汤姆・克鲁斯的母亲是Mary Lee Pfeiffer"训练AI后，AI可以顺利回答"汤姆・克鲁斯的母亲是谁"，但当我问"Mary Lee Pfeiffer的儿子是谁"时，AI就傻眼了。这就像一个人能记住"北京是中国的首都"，却不知道"中国的首都是北京"一样离谱。
问题到底出在哪里？
说起来挺讽刺的，这些花费数亿美元训练的大模型，在学习简单逻辑关系时表现得像个固执的孩子。研究人员测试了从GPT-3到Llama的各种模型，发现它们全都"中招"了。更扎心的是，这个问题与模型规模、训练数据量都没有明显关系。
我个人觉得，这可能暴露了大语言模型一个本质缺陷——它们其实并不真正"理解"知识，只是在玩概率游戏。就像背课文一样，只记住了"从前有座山"的下文是"山上有座庙"，但如果反过来问"庙在哪座山上"，就完全摸不着头脑了。
实际测试结果令人忧心
为了验证这个问题，研究人员做了个很有意思的实验：用虚构的名人和作品关系来训练AI。比如"Daphne Barrington是《穿越时空》的导演"，训练后的AI可以准确回答"Daphne Barrington是谁"，但当问"谁导演了《穿越时空》"时，准确率直接归零。
更有意思的是，在名人亲子关系的测试中，GPT-4能正确识别79%的名人父母，但反过来识别父母对应的子女时，准确率暴跌到33%。这不禁让人怀疑：AI是不是也患上了"脸盲症"？
为什么会出现这种现象？
目前学界还没有定论，但有几个可能的解释：
1. 训练机制问题：大模型在训练时只考虑单向预测，没有强制建立双向关联。就像我们背单词时只记"apple-苹果"，没练习"苹果-apple"一样。
2. 知识存储方式：AI的知识可能是"碎片化"存储的，缺乏人类那种网状关联的记忆结构。
3. 概率思维局限：大模型更擅长计算"看到A后出现B的概率"，而非建立"A和B互为因果"的逻辑关系。
OpenAI的科学家Andrej Karpathy说得一针见血："LLM学到的知识比我们想象的零散得多。"这让我想起小时候玩的拼图游戏——AI似乎只能按固定方向拼图，转个角度就认不出来了。
这对AI发展意味着什么？
这个发现给如火如荼的AI热潮浇了盆冷水。它提醒我们：
- 大模型可能远没有达到真正的"智能"水平
- 当前的训练方式存在系统性缺陷
- 简单增加模型规模未必能解决根本问题
不过话说回来，这个"逆转诅咒"也让我们重新思考：人类的学习方式中，哪些是AI尚未掌握的精华？也许未来的突破点不在于更大的数据集，而在于如何让AI真正"理解"知识的双向关系。
这就像教孩子学习时，我们不会只让ta死记硬背，而是会通过反复提问、换位思考来建立完整的认知框架。或许，AI也需要类似的教学方法？
- Q4投资风向标：坎昆升级、RWA与游戏赛道的机会与陷阱2025-09-14 21:06
- Polkadot迎来重大变革：Gavin Wood提出的中继链瘦身计划意味着什么？2025-09-14 20:37
- 重磅消息：PieceLand地块即将震撼来袭，你的小土豆要起飞了！2025-09-14 19:31
- SBF：当硅谷精英遇见加密货币的乌托邦幻想2025-09-14 19:12
相关阅读
AI大佬们的秘密会议：我们在见证一场数字时代的盐铁论辩吗？
说实话，作为一个长期关注科技发展的观察者，我从未见过一项技术能像AI大模型这样，在短短几个月内就让整个社会陷入集体狂热。从硅谷的咖啡厅到华尔街的会议室，人人都在谈论AI将如何重塑我们的世界。但就在这股热潮背后，我看到了更多值得深思的问题：工作岗位流失、虚假信息泛滥、技术鸿沟加深，还有那些科幻电影里反复出现的"机器取代人类"的古老恐惧。一场不寻常的闭门会议记得七月份的时候，美国参议员查克·舒默曾宣布...
TWT生态：改写全球支付的游戏规则
说实话，现在的跨境支付真让人头疼。每次看银行账单上那些莫名其妙的手续费，我都想骂人。这不，前几天朋友从美国给我转500美元，到手只剩460，光中间行费用就扣了40刀！传统金融这套老掉牙的系统，真的是时候被革命了。加密货币支付的春天来了区块链技术本来是个好东西，但现在的加密货币支付就像个穿着大人西装的孩子——框架是有了，但总感觉差点意思。公信力不足、基础设施薄弱，这些问题不解决，再好的技术也白搭。我...
比特币生态新篇章：Ordinals与Taro的技术博弈
一、比特币的十五年蛰伏说实话，我一直觉得比特币就像个固执的老派银行家 - 安全可靠但墨守成规。15年来，这个区块链鼻祖死活不肯与时俱进，坚持使用古老的UTxO模型。这让它错过了整个DeFi和NFT的风口，相比之下以太坊就像个充满创意的年轻人，把智能合约玩出了花。直到2022年底，Ordinals协议横空出世，这位"老银行家"终于开始跟上潮流。它巧妙地利用交易输入存放元数据，再通过序数理论追踪这些"...
曾经风光无限的SBF，如今在法庭上如何为自己辩护？揭秘FTX帝国的坍塌内幕
10月4日的纽约联邦法院格外热闹，这可能是加密货币史上最具戏剧性的一幕——昔日的"天才操盘手"SBF正坐在被告席上，等待命运的审判。作为一个曾经亲眼见证FTX崛起又陨落的圈内人，我不禁感慨：在这个充满机会与陷阱的加密世界里，命运的反转往往就在一瞬间。庭审首日：两个截然不同的SBF形象检察官Nathan Rehn一上来就把气氛推向高潮。这位经验丰富的公诉人将SBF描绘成一个彻头彻尾的骗子："他是个精...
数字货币市场观察：比特币与以太坊的8月博弈
清晨的阳光刚刚洒进办公室，就发现比特币在114000美元这个关键位置上演了一出精彩的"防守反击战"。看着价格从支撑位快速反弹到115700美元附近，不禁让我想起上周那个戏剧性的波动。从技术面来看，4小时图上连续的小阳线像是多头在慢慢吹响进攻号角，但日线图上的中轨位置又像是个温柔的提醒——别太激动，市场还没完全明朗。比特币：在震荡中寻找机会说实话，比特币最近的走势就像是在玩跷跷板。114000美元这...
吴民升：AI赋能教育，我们在数字化浪潮中寻找新机遇
站在2023年这个关键节点上，作为教育行业的从业者，我深切感受到教育正迎来前所未有的变革契机。二十大报告将教育、科技、人才摆在国家发展的重要位置，这不只是政策导向，更是我们教育从业者的时代使命。致学教育的转型之路：从线下到线上的华丽转身记得2014年那个关键的转型时刻，我们把传统线下培训模式全面转向线上。这个决定现在看来是明智的，但也经历过阵痛期。从最初的摸索到如今在全国十余个重点城市设立分校，我...
