Google DeepMind 最新研究：搞定这三个任务？人类不行，AI 也不行

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原标题：Google DeepMind 最新研究：搞定这三个任务？人类不行，AI 也不行
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撰文 | 赵雅琦前言人工智能（AI）并非完美的推理者，即使是当前大热的语言模型（LMs），也同样会表现出与人类类似的错误倾向，尤其是出现显著的“内容效应”（Content effects）——人们在处理与已有知识或信念相符的信息时，推理更加准确和自信，而在处理与这些知识或信念相悖的信息时，推理可能会出现偏差或错误。这一结论来自 Google DeepMind 团队近期发表的一篇研究论文。人类存在两种推理系统，“直觉系统”和“理性系统”，且在推理过程中容易受到已有知识和经验的影响。例如，当面对合乎逻辑但不合常理的命题时，人们往往会错误地判定其无效。
有趣的是，该研究显示，大型 Transformer 语言模型也可以表现出类似人类的这种行为，既可以展示出直觉性偏见，也可以在提示下表现出一致的逻辑推理。这意味着，语言模型也能模拟人类的双系统行为，也会表现出“经验主义”错误。在这项工作中，研究团队对比了 LMs 和人类分别在自然语言推断（NLI）、判断三段论（Syllogisms）的逻辑有效性和 Wason 选择任务三种推理任务上的表现。图 | 三种推理任务操作内容结果发现，在三种推理任务中，

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