苹果研究人员质疑 AI 的推理能力：简单数学问题稍作改动就会答错

 

近年来，人工智能（AI）在各个领域取得了显著的进展，其中大型语言模型（LLM）能够生成人类水平的文本，甚至在某些任务上超越人类的表现。然而，研究人员对 LLM 的推理能力提出了质疑，他们发现这些模型在解决简单的数学问题时，只要稍加改动，就会犯错误，这表明它们可能并不具备真正的逻辑推理能力。

 

 

周四，苹果公司的一组研究人员发布了一篇名为《理解大型语言模型中数学推理的局限性》的论文，揭示 LLM 在解决数学问题时容易受到干扰。IT之家注意到，研究人员通过对数学问题的微小改动，例如添加无关的信息，来测试 LLM 的推理能力。结果发现，这些模型在面对这样的变化时，其表现急剧下降。

 

例如，当研究人员给出一个简单的数学问题：“奥利弗星期五摘了 44 个奇异果，星期六摘了 58 个奇异果。星期日，他摘的奇异果是星期五的两倍。奥利弗一共摘了多少个奇异果？”时，LLM 能够正确地计算出答案。然而，当研究人员添加一个无关的细节，“星期日，他摘的奇异果是星期五的两倍，其中 5 个比平均小”时，LLM 的回答却出现了错误。例如，GPT-o1-mini 的回答是：“... 星期日，其中 5 个奇异果比平均小。我们需要从星期日的总数中减去它们：88（星期日的奇异果） - 5（较小的奇异果） = 83 个奇异果。”

 

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