In den letzten Jahren hat sich die Large-Language-Model-Technologie (LLM) rasant weiterentwickelt und die generative KI hat beeindruckende kreative Fähigkeiten unter Beweis gestellt. Die intrinsischen Mechanismen und kognitiven Fähigkeiten müssen jedoch noch weiter erforscht werden. In diesem Artikel wird eine Studie zur Verständnisfähigkeit generativer KI-Modelle erörtert. Durch experimentelle Vergleichsanalyse deckt diese Studie die Leistungsunterschiede solcher Modelle in verschiedenen Situationen auf und bietet uns eine wertvolle Referenz, um die Grenzen der KI zu verstehen.
Generative KI-Modelle wie GPT-4 und Midjourney haben überzeugende generative Fähigkeiten bewiesen. Untersuchungen haben jedoch ergeben, dass diese Modelle Schwierigkeiten beim Verständnis der von ihnen generierten Inhalte haben, die sich von der menschlichen Intelligenz unterscheiden. Konkret fanden die Forscher durch Experimente heraus, dass diese Modelle in selektiven Experimenten gut abschnitten, in fragenden Experimenten jedoch häufig Fehler machten. Diese Forschung mahnt zur Vorsicht, wenn man sich eingehender mit künstlicher Intelligenz und Kognition befasst, da Modelle zwar Inhalte erstellen, diese aber nicht vollständig verstehen können.Insgesamt erinnert uns diese Studie daran, dass die generative KI zwar erhebliche Fortschritte bei der Erstellung von Inhalten gemacht hat, ihre Fähigkeit, die von ihr generierten Inhalte zu verstehen, jedoch immer noch begrenzt ist. Zukünftige Forschung muss den kognitiven Mechanismus der KI weiter erforschen, um die gesunde Entwicklung der KI-Technologie zu fördern und potenzielle Risiken zu vermeiden. Wir müssen die Fähigkeiten der KI sorgfältiger betrachten und kontinuierlich danach streben, die Lücke zwischen KI und menschlicher Intelligenz zu schließen.