近年来，大型语言模型（LLM）技术飞速发展，生成式AI展现出令人瞩目的创造能力。然而，其内在机制和认知能力仍有待深入探索。本文将探讨一项关于生成式AI模型理解能力的研究，该研究通过实验对比分析，揭示了这类模型在不同情境下的表现差异，为我们理解AI的局限性提供了宝贵的参考。
生成式AI 模型如GPT-4和Midjourney展现了令人信服的生成能力。然而，研究发现，这些模型在理解自己生成的内容方面存在挑战，与人类的智能配置存在差异。具体来说，研究者通过实验发现，这些模型在选择性实验中表现良好，但在询问性实验中经常出现错误。这一研究呼吁在深入研究人工智能和认知时要谨慎，因为模型可以创造内容但无法完全理解。总而言之，这项研究提醒我们，尽管生成式AI在内容创作方面取得了显着进展，但其对自身生成内容的理解能力仍然有限。未来研究需要进一步探索AI的认知机制，以促进AI技术的健康发展，避免潜在风险。 我们需要更谨慎地看待AI的能力，并不断努力弥合AI与人类智能之间的差距。