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我指的大語言模型的說謊問題，還不是傳統(tǒng)分析式AI的結(jié)果不準(zhǔn)確那么簡單。而是它會(huì)一本正經(jīng)的瞎編。

當(dāng)你在使用大語言模型試圖完成一個(gè)長文本輸出的過程中，會(huì)發(fā)現(xiàn)大語言模型在完成創(chuàng)作時(shí)所引入的很多案例、數(shù)據(jù)，看似合理嚴(yán)謹(jǐn)，但其實(shí)壓根就不存在，全部都是它自己瞎編。

在本周我與一位同行的交流中，我的這個(gè)觀點(diǎn)也得到了印證。

據(jù)她說，如今很多人在被委托寫商業(yè)稿時(shí)，為了圖省事已經(jīng)由AI完全代筆來交稿。這類文章自然流暢，所以欺騙性很高，一般人還真的不容易發(fā)覺哪里是錯(cuò)的，往往都是當(dāng)事企業(yè)的資深親歷者（基本就是甲方負(fù)責(zé)人）會(huì)提出質(zhì)疑：「我怎么不知道有過這回事？」一篇AI稿，直接把負(fù)責(zé)人、媒體、作者都裝進(jìn)去了。

這就很尷尬了。

同行管這種現(xiàn)象叫「AI幻覺」。典型表現(xiàn)就是：1、數(shù)據(jù)幻覺，根據(jù)邏輯編數(shù)據(jù)；2、關(guān)鍵信息編造；3、企業(yè)發(fā)展故事亂編；4、語言表達(dá)套話多、模板多。

所以在她的收稿要求里，AI創(chuàng)作已經(jīng)是三令五申的絕對(duì)禁止了。

甚至最后，她還說了一句和我在「AI紀(jì)」第一期同樣的話：「堅(jiān)決呼喚真人創(chuàng)作，商業(yè)寫作要有人味。」——嗯，這個(gè)結(jié)論要算是我本周聽到過最鼓舞人心的一句話了。

但問題是，大語言模型為什么要說謊呢？

01 琢磨不透的涌現(xiàn)能力

1950年，計(jì)算機(jī)之父圖靈在它的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》中提出了一個(gè)觀點(diǎn)：「學(xué)習(xí)機(jī)器有一個(gè)重要的特征，即它的老師往往對(duì)機(jī)器內(nèi)部運(yùn)行情況一無所知。」

這句話，成了如今的人們對(duì)大語言模型所展現(xiàn)出的恐怖「涌現(xiàn)能力」的最佳概括。

人們琢磨不透，為什么訓(xùn)練提供的數(shù)據(jù)（預(yù)訓(xùn)練語言模型）是可控的，所使用的架構(gòu)（transformer架構(gòu)）也是可控的，偏偏數(shù)據(jù)在架構(gòu)上跑了一遍之后，所呈現(xiàn)出的結(jié)果與能力就徹底不可控了。

典型的「大語言模型涌現(xiàn)能力」有這么幾種：

上下文學(xué)習(xí)：GPT-3首次引入了這種能力，大語言模型不再需要額外的訓(xùn)練或參數(shù)更新，而是可以通過對(duì)自然語言指令的上下文理解來執(zhí)行任務(wù)；指令遵循：在A任務(wù)上經(jīng)過指令微調(diào)后的大模型，在被要求去執(zhí)行完全不同的、未曾出現(xiàn)過的B任務(wù)時(shí)，也能照A任務(wù)畫瓢，且完成得很好。逐步推理：采用「思維鏈」推理策略的大模型，相比小語言模型擁有對(duì)某一復(fù)雜問題的逐步解決能力。

這些能力不是單純靠數(shù)據(jù)投喂出來的，也不是序列到序列的transformer架構(gòu)所提供的，大語言模型為什么能做到這些？沒人知道。目前對(duì)涌現(xiàn)能力，我們只能表述觀察到的奇特現(xiàn)象，卻完全無法理解它為什么會(huì)發(fā)生。

類似的問題還有，涌現(xiàn)是在多大參數(shù)規(guī)模出現(xiàn)的？哪些調(diào)整會(huì)影響能力的涌現(xiàn)？會(huì)涌現(xiàn)出哪些方向的能力？我們能控制它嗎？……

這些問題統(tǒng)統(tǒng)沒有答案。

因?yàn)楦悴欢�這一切究竟是如何發(fā)生的，所以我們管transformer架構(gòu)下的大語言模型的運(yùn)行模式，叫「黑盒模式」。

甚至變現(xiàn)優(yōu)秀的大語言模型，還會(huì)展現(xiàn)出很好的多模態(tài)能力。比如，當(dāng)有人給GPT-4看了一張由雞塊拼成的類世界地圖的照片時(shí)，GPT-4不僅準(zhǔn)確理解了圖片所指，它甚至還理解到了圖片背后作者的幽默感。

獨(dú)立學(xué)習(xí)，甚至能理解人類情感，是不是意味著AI可以有情感了？

它是不是有自我意識(shí)了？

我們是不是離AGI更進(jìn)一步了？

一些人眼里，這畫面有點(diǎn)美。但是在另一些人眼里，這一點(diǎn)都不美。畢竟，開頭我們就說了，它是會(huì)故意說謊的。

而LLM之所以會(huì)說謊，就是因?yàn)檫@個(gè)沒人能解釋的涌現(xiàn)能力。

02 為什么會(huì)說謊

2018年圖靈獎(jiǎng)得主、在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的三位前沿巨頭之一的、「卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父」、Yann LeCun（楊立昆），在2023年的一次演講中，為我們簡要描述了大語言模型說謊的底層邏輯。

本質(zhì)上來說，今天所看到的LLM等生成式AI的學(xué)習(xí)能力，與人類、動(dòng)物的學(xué)習(xí)能力是有差距的。注意，不是差別，而是差距。

上節(jié)提到過，基于指令微調(diào)+transformer架構(gòu)，對(duì)于如今的AI訓(xùn)練來說，數(shù)據(jù)投喂是第一步，針對(duì)數(shù)據(jù)的調(diào)理是第二步，為了讓海量的數(shù)據(jù)得到高效、精準(zhǔn)的處理，我們有了transformer架構(gòu)，這個(gè)架構(gòu)的特點(diǎn)之一，是會(huì)捕捉指令中的依賴關(guān)系。

但，當(dāng)捕捉不到所需內(nèi)容時(shí)，transformer架構(gòu)會(huì)用「預(yù)測」的方式，來補(bǔ)全缺失的部分。且，系統(tǒng)在進(jìn)行預(yù)測時(shí)，并不是預(yù)測所有缺失單詞，而是僅預(yù)測最后一個(gè)標(biāo)記。系統(tǒng)不斷預(yù)測下一個(gè)標(biāo)記（token），然后將標(biāo)記移入輸入，再預(yù)測下一個(gè)標(biāo)記，再移入，再標(biāo)記，不斷重復(fù)。

這種預(yù)測方式有一個(gè)專門的稱謂，「概率生成」，「token by token」。

當(dāng)不必推理、預(yù)測，每一步都有事實(shí)可依時(shí)，結(jié)論無疑會(huì)精準(zhǔn)且自然；但當(dāng)每一步都有缺失、都需要預(yù)測時(shí)，它的最終結(jié)論，反而很可能在一個(gè)錯(cuò)誤結(jié)論的基礎(chǔ)上，不斷錯(cuò)上加錯(cuò)。

所呈現(xiàn)的效果就是，大語言模型在一本正經(jīng)的胡說八道、在說謊。

按照Yann LeCun的說法，「如果你將這些模型訓(xùn)練在一萬億個(gè) Token 或兩萬億個(gè) Token 的數(shù)據(jù)上，它們的性能是驚人的。但最終，它們會(huì)犯很愚蠢的錯(cuò)誤。它們會(huì)犯事實(shí)錯(cuò)誤、邏輯錯(cuò)誤、不一致性，它們的推理能力有限，會(huì)產(chǎn)生有害內(nèi)容。」

這個(gè)錯(cuò)誤，無關(guān)乎大語言模型的產(chǎn)品力，而是其運(yùn)行邏輯所決定的，它只要運(yùn)行，必然有概率說謊。因?yàn)檫@一切都是基于transformer架構(gòu)下的自回歸、自監(jiān)督、自學(xué)習(xí)，所以你甚至都無法得知，它會(huì)在哪個(gè)部分說謊。

說謊，是transformer架構(gòu)下無法解決的問題。

所以，在很多人將transformer架構(gòu)認(rèn)為是AGI的實(shí)現(xiàn)路徑時(shí)，以Yann LeCun為首的一派，對(duì)此持否定態(tài)度。

我傾向于此判斷。我們無法把核心問題、關(guān)鍵領(lǐng)域，去放心交給一個(gè)會(huì)有概率自欺欺人的AI，尤其是你還不知道它到底在哪一節(jié)在說謊。

而倘若核心問題上無法被依仗，它就無法被視作AGI。

所以實(shí)現(xiàn)AGI，可能還得繼續(xù)換路線。

除非它不再說謊。

03 不說謊的大模型

針對(duì)基于transformer架構(gòu)下大模型說謊的問題，Yann LeCun等人的解決辦法是，直接換路線。

他提出的方向，是旨在讓大模型能夠具備人類一樣的學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃能力。

舉例來說，人類在嬰兒時(shí)期，會(huì)先掌握非常多世界運(yùn)作方式的基礎(chǔ)概念，比如物體永恒、世界是三維的、有機(jī)與無機(jī)的區(qū)別、穩(wěn)定的概念、重力的概念，有研究指出，嬰兒在9個(gè)月左右就會(huì)具備這些能力。

根據(jù)Yann LeCun團(tuán)隊(duì)的研究，如果向 5 個(gè)月大的嬰兒展示下面左下角的場景，其中一個(gè)小汽車在平臺(tái)上，你將小汽車從平臺(tái)上推下來，它似乎漂浮在空中，5 個(gè)月大嬰兒不會(huì)感到驚訝。但是 10 個(gè)月大的嬰兒會(huì)非常驚訝，因?yàn)檫@個(gè)階段的嬰兒已經(jīng)知道了物體不應(yīng)該停留在空中，它們應(yīng)該在重力下下落。

Yann LeCun認(rèn)為，「我們應(yīng)該用機(jī)器復(fù)制這種通過觀察世界或體驗(yàn)世界學(xué)習(xí)世界運(yùn)作方式的能力。」基于此，他在2022年的論文《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》中，提出了「世界模型」（World Model）的概念。

世界模型下，大模型可以想象一個(gè)場景，并基于此場景的框定，去預(yù)測行動(dòng)的結(jié)果。且這種場景框定和現(xiàn)今大模型的角色扮演還不一樣。讓大模型不再是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行概率預(yù)測，而是要讓其能理解現(xiàn)實(shí)空間、物理規(guī)律等世界運(yùn)行的基礎(chǔ)概念。

最關(guān)鍵的，是其推理必須基于現(xiàn)實(shí)，而不是黑盒，必須可視、可預(yù)測，而不能無法解釋。從這個(gè)角度來講，大語言模型令人驚嘆的涌現(xiàn)能力，反倒可能是LLM誤入歧途？

應(yīng)當(dāng)指出的是，世界模型聽上去很美好，但這是一個(gè)很有遠(yuǎn)見、同時(shí)也是極具難度的事情。一旦完成了從LLM到世界模型的跨越，或許我們?cè)谟猩�之年，就真的要見證AGI了。

同時(shí)，相比世界模型這種徹底換路線的方案，也有一些人在嘗試用基于LLM縫縫補(bǔ)補(bǔ)、想辦法讓它不說謊的方法解決問題。

比如最近，我國上海交大趙海教授團(tuán)隊(duì)發(fā)布了首個(gè)宏觀模擬人類大腦全局機(jī)制的大語言模型，「BriLLM」，它強(qiáng)調(diào)以腦科學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)為靈感，用受大腦啟發(fā)的動(dòng)態(tài)信號(hào)傳播，替代自注意力機(jī)制，旨在擺脫傳統(tǒng)transformer架構(gòu)的某些限制。

「人類大腦無需擴(kuò)容就能處理終身記憶，這才是 AGI 該有的樣子！」論文一作趙海教授指出。目前，該項(xiàng)目已入選上海交大「交大2030」計(jì)劃2025年度重點(diǎn)項(xiàng)目資助。

而這個(gè)BriLLM 模型與世界模型相似之處是，他們都強(qiáng)調(diào)模型中所有節(jié)點(diǎn)都具備100%可解釋性。

而無論最終結(jié)果如何，無論是「BriLLM」還是「世界模型」，他們的觀點(diǎn)似乎都意味著，針對(duì)LLM說謊的問題，前沿的解決方案都渴望先擺脫其涌現(xiàn)能力。

參考

[1]機(jī)器之心Pro.告別Transformer，重塑范式：上海交大首個(gè)「類人腦」大模型誕生.今日頭條.2025

[2]凌梓郡、Li Yuan.深度學(xué)習(xí)三巨頭之一 Yann LeCun：大語言模型帶不來 AGI.極客公園.2023

[3]珊瑚.大語言模型火爆的今天，我們?yōu)槭裁催�要擁抱世界模型？.腦極體.2025

[4]大語言模型、楊立昆等.百度百科.2025

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       原文標(biāo)題 : AI學(xué)習(xí)筆記｜大語言模型為什么會(huì)說謊？