1.3 AI大模型的局限

在感叹AI大模型惊人能力的同时，我们也需要清醒地认识到它的局限性。

幻觉：AI的"创造性"错误

AI大模型最引人注目的局限之一是"幻觉"现象。这指的是AI有时会生成看似合理但实际上并不准确的信息。就像一位口若悬河的演说家，说得头头是道，却未必句句属实。

造成这一现象的主要原因是，AI的知识仅限于训练数据；AI基于概率进行推理，而非绝对正确的逻辑；AI缺乏人类那种基于真实经验的理解能力和常识，人类认为的概念，不一定是AI认为的概念。

为应对这一挑战，研究人员正在开发RAG（检索增强生成）技术。这项技术允许AI在生成回答时实时查阅最新资料，大大提高了信息的准确性。然而，用户在使用AI生成的重要信息时，仍需保持警惕并进行必要的验证。

长文本处理：AI的"记忆"困境

当需要处理特别长的文本时，AI可能会"遗忘"之前提到的重要信息，导致回答不连贯或前后矛盾。这个问题源于AI模型的设计特性——它们通常有一个固定的"注意力窗口"，超出这个窗口的信息就可能被忽视。

为克服这一局限，科学家们正在探索多种方法，例如：开发更高效的长文本处理算法、增加模型的"记忆"容量、设计更智能的信息提取和总结机制

结构化数据：AI的薄弱环节

尽管AI在处理文字、图片、声音等非结构化数据方面表现出色，但在面对高度结构化的数据时，如复杂的财务报表，AI的表现就不那么令人满意了。

这种局限性主要来源于大多数AI模型都是针对自然语言处理进行优化的；结构化数据经常需要精确的数值计算和严格的逻辑推理，AI在计算数学问题时感到困难。

研究人员正在开发专门针对结构化数据的AI模型，或者提升AI的数学运算和逻辑推理能力（例如OpenAI o1）可以解决更复杂的推理。

AI的核心优势

认识到了AI的局限，我们应该充分利用AI的核心优势，例如：

• 模式识别：能从海量数据中发现隐藏规律；
• 快速学习和适应：迅速吸收并应用新知识；
• 创造性组合：以新颖方式关联不同领域的信息。

这些优势使AI在新材料发现、医学诊断等领域展现出巨大潜力。例如，A-Lab实验室使用AI指导机器人在17天内独自创造了41种新材料，成功率达71%，而传统科学家可能需要几个月才能完成类似的任务。Google DeepMind开发的GNoME算法预测了220万种晶体结构，其中38万种被验证为稳定，极大加速了新材料的发现和测试进程。

我们有理由相信它将在未来扮演更加重要的角色。然而，AI是一种工具，其目的是增强而非取代人类能力。

现在我们进入到如何向AI大模型提问章节，一起解锁AI大模型的能力。