撰稿人：Lia ／ 責任編輯：Zaphyra
當前人工智慧（AI）領域的核心爭議—即新一代「推理模型」（reasoning models）的真實能力及其背後的戰略意圖。文章首先闡述AI巨頭（如OpenAI、Google）如何將「推理」一種模擬人類分步思考的能力作為通往超級智慧的下一個里程碑，並以此為據，推動對算力需求的指數級增長。然而，聚焦於蘋果公司等機構發布的一系列顛覆性研究，特別是其題為《思考的幻覺》的論文。該研究透過邏輯謎題（如漢諾塔）證明，當前推理模型在面對複雜、未曾見過的問題時，其表現會災難性地崩潰至零。
本文將此現象解讀為：看似的「推理」實則是大規模的「模式搜尋」記憶，而非真正的通用智慧。文章進一步將這場技術辯論置於產業競爭的框架下，探討蘋果此舉是否構成一種「改變賽局規則」的戰略敘事，旨在挑戰競爭對手的技術領先地位，並為整個AI產業因過度炒作而投入的巨額資本，敲響一記警鐘。
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Lia. Independent Media 台北報導
在人類對智慧的漫長求索中，我們始終將「推理」置於思想金字塔的頂端。它不僅僅是知識的儲存，更是分解問題、規劃步驟、洞察因果的深刻能力。如今，當我們試圖在矽基晶片上復刻這一神聖能力時，一場關於「思考」本質的巨大爭議，正席捲著整個人工智慧領域。AI產業的先驅們宣稱，我們正處於「推理AI時代」的黎明，一個機器能像人一樣「思考」，甚至超越人類的「超級智慧」紀元即將到來。
從OpenAI的o1模型，到Google的Gemini 2.0，再到Anthropic的Sonnet 4，各大巨頭以前所未有的速度，推出一代又一代的「推理模型」。它們不再滿足於給出一個黑箱式的答案，而是學會了「展示思考過程」—將複雜問題拆解成一系列邏輯步驟。這個敘事不僅充滿了技術上的誘惑力，更蘊含著巨大的商業動機。輝達（Nvidia）執行長黃仁勳斷言，推理過程所需的算力，將是過去的百倍以上。這意味著，一場更為龐大的基礎設施建設狂潮即將到來，數以十億計的美元將繼續湧入這個看似永不飽和的市場。
然而，就在這股熱潮達到頂峰之際，幾篇來自學術界與產業界的研究報告，如同一盆冰水，無情地澆在了這場盛大的篝火之上。其中，最為尖銳、最具顛覆性的，莫過於蘋果公司一篇標題直截了當的論文—《思考的幻覺》（The Illusion of Thinking）。這篇報告的結論，不僅僅是對當前技術路徑的質疑，更像是一份檄文，試圖戳破整個產業精心編織的「推理」神話。
漢諾塔下的崩潰：從模式匹配到智慧的鴻溝
蘋果的研究，選擇了一個看似簡單，卻能有效檢驗邏輯能力的經典謎題—漢諾塔（Towers of Hanoi）。遊戲的目標，是將一疊大小不一的圓盤，在遵守「大盤在下，小盤在上」的規則下，從一根柱子完整地移動到另一根。這是一個考驗規劃與認知能力的基礎任務。
實驗結果令人震驚。在最簡單的三個圓盤版本中，AI模型的表現尚可。但隨著圓盤數量增加，難度呈指數級上升，一個驚人的轉折點出現了：當圓盤數量超過七個，所有頂尖的推理模型—無論是OpenAI、Anthropic還是DeepSeek的產品—其表現都災難性地崩潰，準確率驟降至零。
這一現象，在其他邏輯遊戲如跳棋、過河問題中也反覆出現。蘋果的研究由此得出一個令人不安的結論：這些AI模型看似在「思考」，實則可能只是在進行大規模的「模式匹配」（pattern matching）。當問題的模式是它們在龐大的訓練數據中「見過」的，它們便能出色地完成任務。但一旦面對一個足夠新穎、足夠複雜、超出了其記憶庫範疇的挑戰，它們的「智慧」便瞬間蒸發。這意味著，我們所見證的，可能並非通用推理能力的誕生，而僅僅是記憶能力的極致展現。
敘事的戰爭：誰在移動球門？
筆者認為，我們不能孤立地將蘋果的論文僅僅視為一次單純的科學探索。在當前激烈的科技競賽中，每一次技術發布、每一篇研究報告，都可能是一次精心計算的戰略行動。
長期以來，蘋果在生成式AI的浪潮中，一直處於追趕者的位置。當其競爭對手們以「推理能力」作為新的賣點，試圖建立下一代技術護城河時，蘋果的處境顯得頗為被動。在這種背景下，《思考的幻覺》的發布，就如同一次高明的「敘事戰」。如果無法在現有的賽道上超越對手，那麼最有效的方法，或許就是質疑這條賽道本身的合理性—即「移動球門」（moving the goalposts）。
透過揭示所謂「推理模型」的根本局限性，蘋果不僅能打擊競爭對手的技術聲譽，更能為自己姍姍來遲的產品爭取時間與空間。這場辯論的核心，已不僅僅是技術的真偽，更是對「智慧」定義權的爭奪。這也解釋了為何在蘋果論文發布後，其競爭對生Anthropic迅速發表了一篇題為《思考幻覺的幻覺》的論文予以反擊。這是一場沒有硝煙，卻招招致命的戰爭。
動搖的根基：對「規模定律」的信仰危機
這場爭議，正觸及AI產業賴以生存的根本信條—「規模定律」（the scaling law）。即只要模型越大、投餵的數據越多、使用的算力越強，AI就會變得越聰明。正是這一信念，支撐著整個產業數千億美元的龐大投資。從晶片製造商，到雲端服務提供商，再到模型開發公司，整條產業鏈都建立在對「規模=智慧」的預期之上。
然而，推理能力的瓶頸，動搖了這一定律的根基。如果增加算力與數據，換來的只是更精巧的模仿，而非真正的通用智慧，那麼這場豪賭的回報率，便需要被重新評估。這也正是2024年底AI產業一度陷入「進展停滯」恐慌的根本原因。當時，「推理」被視為打破僵局的「逃生閥」，是維持AI貿易持續火熱的新故事。但如果這個故事本身就是一個幻覺，那麼投資者們的信心，很可能會再次動搖。
摩根大通執行長傑米·戴蒙（Jamie Dimon）曾坦言，儘管AI的回報尚不清晰，但企業已不得不將其視為「賭桌上的基本籌碼」。然而，當牌局的規則變得撲朔迷離，當對手可能在虛張聲勢時，持續加碼的風險，正變得越來越高。
AGI的遠征與謙卑的提醒
最終，這場關於推理的辯論，指向了AI領域的終極聖杯—通用人工智慧（AGI），一個在所有領域都能媲美甚至超越人類的智慧系統。誰能率先實現AGI，誰就可能掌握未來的世界。這也讓「智慧」的定義，從一個哲學問題，變成了一個具有巨大戰略與商業價值的法律問題。例如，OpenAI與微軟的合作協議據稱規定，一旦OpenAI宣布實現AGI，其合作夥伴關係就將終止。那麼，由誰、依據什麼標準來做出這一歷史性的宣告？
「推理」本應是通往AGI的下一塊偉大基石。但如今看來，它更像是一塊絆腳石，提醒著所有追夢者，我們距離終點還有多麼遙遠。蘋果的研究，無論其動機為何，都為整個產業帶來了一次寶貴的、保持謙卑的機會。在我們為機器的卓越模仿能力而喝彩時，切莫將一個精緻的迴聲，誤認為是一個真實的聲音。通往真正機器智慧的遠征，需要的或許不是更多的算力，而是我們尚未擁有的、全新的科學突破。
資料來源
Apple: The Illusion of Thinking: A Survey on the Bizarre Results of Large Language Models on the Towers of Hanoi Puzzle
https://machinelearning.apple.com/research/the-illusion-of-thinking
Anthropic: The Illusion of the Illusion of Thinking
https://www.anthropic.com/news/the-illusion-of-the-illusion-of-thinking
Ars Technica: Apple researchers find LLMs fail at simple logic puzzles, suggesting an “illusion of thinking”
https://arstechnica.com/apple/2024/08/apple-researchers-find-llms-fail-at-simple-logic-puzzles-suggesting-an-illusion-of-thinking/
The Verge: The AI industry is having a literal debate about the ‘illusion of thinking’
https://www.theverge.com/2024/8/22/24225573/ai-debate-apple-anthropic-llm-reasoning-illusion-of-thinking
Salesforce AI Research: Confronting the Jagged Frontier of AI
https://www.salesforceairesearch.com/articles/confronting-the-jagged-frontier-of-ai
The New York Times: Is A.I. Hitting a Wall?
https://www.nytimes.com/2024/02/26/technology/ai-progress-threats.html
Financial Times: The AI industry’s reality check
https://www.ft.com/content/3b54430e-562a-4422-9a3d-a511394f7188