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蘋果宣判推理模型死刑！Google CEO：忘了AGI吧，先用好AJI
剛剛，蘋果扔出一顆深水炸彈，直接宣判了所有「推理」模型的死刑。
他們用一系列全新的智力測試題，把Claude Thinking、DeepSeek-R1和o3-mini這些號稱會「思考」的模型打回了原形。
結果讓人大跌眼鏡：這些模型根本不是在推理，只是在玩高級版的「記憶大師」遊戲。
蘋果的「解剖刀」
蘋果研究員設計了一套模型從未見過的謎題遊戲，專門測試純邏輯推理能力。當問題複雜度提升時，所有模型的精準率直接歸零。
更詭異的是，隨著問題變難，這些「思考」模型反而開始偷懶了——用更少的token，更快地放棄，那怕給它們無限的計算資源也沒用。
研究揭示了三個清晰的階段：
低複雜度：普通模型反而表現更好
- 中等複雜度：「思考」模型略有優勢
- 高複雜度：全軍覆沒
而現實世界的大部分問題，恰恰都屬於第三類。
最致命的發現是什麼？即便把解題演算法一步步喂給模型，它們依然在相同的複雜度節點上崩潰。這就像給了食譜還是不會做飯，本質上缺乏真正的理解能力。
漢諾塔謎題可以輕鬆處理100多步，但河流渡河謎題僅僅4步就讓模型抓瞎。這強烈暗示：模型在訓練時見過漢諾塔的解法，但對河流渡河問題一無所知。
Ruben Hassid (@RubenHssd) 指出：
如果這些模型真的在「推理」，它們應該隨著計算資源增加和指令更清晰而表現更好。但實際上，它們碰到硬牆就開始擺爛了。
蘋果選擇可控謎題環境作為測試場景，正是因為：
避免資料污染
- 要求純粹的邏輯推理
- 可以精確控制複雜度
- 能暴露模型的真實極限
Google的「鋸齒」哲學
就在所有人都在因蘋果宣判而為AGI 夢碎嘆息時，Google CEO Sundar Pichai卻提出了一個更實際的概念——AJI。
AJI，全稱Artificial Jagged Intelligence（人工鋸齒智能），完美描述了當前AI的真實狀態：時而驚豔，時而弱智。
在Lex Fridman的採訪中，Pichai坦誠地說：「有時你看到AI的表現會驚嘆，然後下一秒它連草莓裡有幾個R都數不清。」
這種「參差不齊」的鋸齒正是當前AI發展的真實寫照。
就像坐在舊金山的Waymo無人車裡，它能在擁擠的人群中自如穿梭，展現出超人的駕駛技巧；但同時，它可能在最簡單的數學題上栽跟頭。
「我們不斷地在移動AGI的定義標準」，Pichai說，「今天你坐在舊金山的Waymo裡，穿過擁擠的人群，你會看到智能的閃光。但然後你又會看到一些明顯還遠未達到AGI的東西。你會同時體驗到這兩種感受。」
2030年的預言
Pichai的預測很有意思：到2030年，我們可能還達不到AGI，但這並不重要。
「我幾乎覺得這個術語不重要了。我知道的是，到2030年，將會有如此巨大的進步。我們將不得不處理這種進步帶來的後果——積極的外部性和消極的外部性，都會以重大的方式出現。」
當初Google收購DeepMind時（2014年），團隊預測需要20年才能實現AGI（從2010年算起）。現在看來，這個時間表可能還是太樂觀了。
「在Google DeepMind的早期，2010年時他們談到實現AGI需要20年的時間框架，這很有趣。我不認為我們能在2030年之前完全達到，我覺得會稍微晚一些。」
但Pichai強調：「我要強調的是，這並不重要。無論那個定義是什麼，因為你將在許多維度上看到令人驚嘆的進步。」
他認為AI將在四個關鍵領域帶來巨大益處：
改善知識獲取：AI可以用母語翻譯和傳播資訊，讓全球知識更容易獲取。
加速科學發現：AI可以協助資料分析和假設生成，可能加快醫學和材料科學等領域的突破。
減輕氣候災害：AI可以提供預測建模和最佳化，幫助管理和減輕環境挑戰。
經濟進步：AI可以推動生產力和創新，促進經濟增長。
爭議與反思
面對蘋果的「打臉」研究，AI 社區出現了有趣的分化。
一派認為這證明了當前AI路線的根本缺陷。Wim 🇳🇱🏴🇬🇧 (@wimdows) 說：
對懂LLM架構的人來說這不是新聞。LLM在通往AGI的路上就是死胡同，可能會讓我們的AGI之路倒退5-10年。
Fede Lang ₿⚡ (@fedelang) 則認為：
我不能說他們是對是錯。但我確定的是，蘋果真的落後了，這只是在貶低競爭對手。
但另一派則更加務實。Ramanuj Lal (@ramanujlal) 反問：
誰能證明人類不是在做同樣的事？對大多數人來說，邏輯推理的深度也就止步於「我以前見過類似的嗎？」
Greg Parker (@gregparker2017) 更是直接挑戰了蘋果的結論：
說「只是記憶模式」？實際上，推理本身就是模式。推理完全基於邏輯模式及其應用。
Andy D (@DickoDownUnder) 提供了一個深刻的哲學視角：
真正的智能來自於「what is」和「what is not」之間的相互作用。創造力、直覺和智慧需要想像、假設和生成全新概念的能力——特別是那些尚不存在的東西。這可能與自我意識深度相關。
而有意思的是市場反應——JaggedAI.com這個域名已經被人以19,999美元的價格搶注了。
Jason (@DCLjasonx) 驚呼：
剛剛有人花19,999美元買下了https://jaggedai.com/！
5分鐘前還在售呢！
Jordan Thibodeau (@JordanSVIC) 還爆料了一些Google內部的遺憾：
2017年Aidan Gomez團隊在Google寫出了「Attention is all you need」，結果Sundar他們完全忽視了，錯失良機啊！
擁抱「鋸齒」的未來
Pichai在採訪中特別強調，「到2030年，我們需要一個強大的系統來標記AI生成的內容，幫助使用者區分它與現實。」
這正是關鍵所在：我們不需要AI成為無所不能的神，只需要它在特定領域足夠出色。透明度和道德考量將成為AI發展的核心。
Google在Pichai的領導下，繼續在AI研究和創新方面處於領先地位，致力於解決這個領域出現的複雜問題。他的前瞻性聲明和戰略願景表明，他們致力於利用AI產生重大社會影響，同時也認識到需要細緻的改進和監管。
在我看來，無論是蘋果的否定，還是AGI 的無所不能——這也恰恰給我們一個關鍵洞察：與其糾結AI是否真的在「推理」，不如接受它的「鋸齒」本質，學會在合適的場景用合適的工具。
如PromptPilot (@PromptPilot) 總結的：
「閃光的智慧，緊隨愚蠢的錯誤」可能是迄今為止對AI最準確的總結。
質疑者永遠能找到證據，但創新者已經在路上。
知道AI的侷限，恰恰是用好AI的前提。就像使用任何工具一樣，瞭解它的長處和短板，才能物盡其用。
是全盤否定AI 的能力，還是繼續追求遙不可及的AGI，還是先把「參差不齊」的鋸齒AJI 用到極致？ (AGI Hunt)