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Deep Learning 101, Taiwan’s pioneering and highest deep learning meetup, launched on 2016/11/11 @ 83F, Taipei 101

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匯整：TonTon Huang Ph.D.

日期：2025年07月04日更新

論文主題：Potemkin Understanding in Large Language Models

論文作者：Marina Mancoridis, Bec Weeks, Keyon Vafa, Sendhil Mullainathan

其它中文參考 1：Gary Marcus驚世之言：純LLM上建構AGI徹底沒了希望！ MIT、芝大、哈佛論文火了

其它中文參考 2：LLM 的「波將金村莊」假象：不要輕言「理解」

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「波將金式理解」（potemkin understanding），即一種理解的假象。研究發現，這種「波將金式理解」在不同的模型、任務和領域中普遍存在，這不僅是理解上的錯誤，更反映了模型在概念表示上存在深層次的內部不連貫性。

大型語言模型的「波將金式理解」入門指南

A.1. 什麼是「波將金式理解」？

「波將金式理解」是指大型語言模型（LLM）在標準測試中看似表現出色，但其對概念的內在理解卻與人類截然不同，甚至內部存在矛盾。
這種成功是一種「虛假的理解」，其答案與人類對概念的解釋方式不相容。
這個詞源自「波將金村莊」的典故，比喻為人創造一種虛假印象的行為。

A.2. LLM「理解」的本質性局限 LLM在基準測試中看似表現出色，但其對概念的內在理解卻與人類截然不同，甚至存在內部不一致性。這種成功是一種「虛假的理解」，其答案與人類對概念的解釋方式不相容。這並非傳統意義上的「知識不足」或「推理錯誤」，而是模型對概念表徵本身存在的「深層內在矛盾」和「不連貫性」。

B.1. 為何現有評估可能存在問題？

目前用於評估LLM的基準測試（例如AP考試）最初是為人類設計的。
這些測試對LLM有效的核心假設是：LLM的誤解模式必須與人類的誤解模式相似。
如果LLM的誤解方式與人類不同，那麼它們在這些測試上的高分可能僅僅是「波將金式理解」，無法反映真實理解。

B.2. 對現有評估框架的根本性挑戰

為人類設計的基準測試失效：當前用於評估LLM的基準測試（如AP考試）原本是為人類設計的。這些測試的有效性，前提是LLM的誤解模式必須與人類相似。然而，如果LLM的解釋空間與人類不同，為人類設計的「基石集」對LLM就可能是無效的。LLM可能「碰巧」通過了針對人類誤解設計的基石集，但其實際內部理解是扭曲的，並在其他相關任務上犯下人類不會犯的錯誤。
「解釋」與「應用」的鴻溝：研究發現，LLM在94.2%的情況下能正確定義概念，但在需要使用這些概念執行任務時，表現會急劇下降，呈現高「波將金率」。例如，GPT-4o能準確解釋「ABAB押韻格式」，卻在實際填寫韻腳時出錯，甚至能在被追問時「識別」出自己應用的錯誤。這表明LLM可能僅是「背誦」了定義，而非真正融會貫通。
概念內部不連貫性普遍存在：模型表現出顯著的內部不一致性，得分範圍從0.02到0.64。這意味著模型對同一概念可能持有相互衝突的內部認知或表徵，其理解是碎片化的，無法形成統一、自洽的整體。這種現象在所有測試模型、所有概念和所有領域中都普遍存在，顯示其是LLM的系統性缺陷。

C.1. 關鍵概念：「基石集」（Keystone Set）

「基石集」是一個最小的實例集合，如果人類在這些實例上都能與正確解釋一致，那麼就可以推斷其真正理解了概念。
它透過排除所有已知的人類結構化誤解路徑，來證明深層理解。
但如果LLM的「解釋空間」與人類不同，為人類設計的基石集對LLM可能就無效了。

C.2. 對通用人工智慧（AGI）前景的重大影響 著名人工智慧學者Gary Marcus認為，這項研究宣告了任何試圖在純粹LLM基礎上構建通用人工智慧（AGI）希望的終結。他認為基於這些連自身論斷都無法保持一致的機器，根本不可能創造出AGI。儘管有不同意見，例如Google DeepMind科學家Prateek Jain指出Gemini 2.5 Pro在測試論文部分例子時表現良好，這項研究仍強烈暗示，僅依賴當前統計模式匹配的LLM架構，可能難以實現人類級別的通用智能。

D. 如何量化「波將金現象」？

研究提出了兩種方法：

基於基準數據集的方法（解釋與應用的脫節）
- 測量LLM能否正確定義一個概念，同時卻無法準確應用它。
- 透過「分類」、「受限生成」和「編輯」等任務來測試模型在定義概念後的實際運用能力。
- 計算「波將金率」：在正確定義後，模型在應用任務上犯錯的比例。
自動化評估方法（概念不連貫性）
- 利用模型自身的「自洽性」來揭示問題，提供「波將金率」的下限。
- 核心思想是讓模型生成一個概念實例後，再讓它自行判斷這個實例是否符合概念，計算其不一致的比例。

E. 主要研究發現

普遍存在：「波將金現象」在所有測試模型、所有概念和所有領域中都普遍存在，顯示其是LLM的系統性缺陷。
定義能力高，應用能力差：模型在94.2%的情況下能正確定義概念，但在需要使用這些概念執行任務時，表現急劇下降，呈現高波將金率。這表明LLM可能僅是「背誦」了定義，而非融會貫通。
概念不連貫性普遍存在：模型表現出顯著的內部不一致性，得分範圍從0.02到0.64。這意味著模型對同一概念可能持有相互衝突的認知，其理解是碎片化的，無法形成統一、自洽的整體。

F. 「波將金現象」的潛在根源猜想

統計模式匹配的本質局限：LLM是相關性引擎，而非因果推理引擎。
目標函數的限制：訓練目標通常是最大化下一個詞的預測機率，導致模型可能找到「捷徑學習」。
數據特性：訓練數據中可能存在隱蔽的「不一致性」或「不完整性」。
模型架構的限制：Transformer架構可能難以有效構建自洽的「世界模型」。
缺乏真實世界交互和具身經驗：人類理解來源於與真實世界的交互，而LLM主要通過文本學習。

G.1. 對未來發展的啟示

論文強調需要評估和訓練方法上的雙重革新：

評估革新：
- 引入一致性評估、魯棒性與泛化能力、多任務/多模態融合評估。
- 採用Human-in-the-Loop評估、對話式評估（多輪追問、自我糾正）。
- 開發擺脫人類中心的AI專屬理解基準，設計新型挑戰測試以逆向驗證誤解。
訓練革新：
- 引入一致性損失函數，進行高質量、一致性數據清洗，並進行多模態數據融合訓練。
- 探索混合智能（結合統計與符號推理/知識圖譜/因果模型），強化鏈式思考與自省機制，提高可解釋性。

G.2. 未來發展的戰略性建議 論文強調，解決「波將金理解」問題需要評估和訓練方法上的雙重革新。

評估革新：
- 多維度能力評估：引入一致性評估、魯棒性與泛化能力、多任務/多模態融合評估。
- 動態與交互評估：採用人類在環（Human-in-the-Loop）深度追問、對話式評估（多輪追問、自我糾正）。
- AI專屬基準：開發擺脫人類中心，針對AI誤解模式設計的新型挑戰測試，逆向驗證誤解。
訓練革新：
- 優化目標與數據：引入一致性損失函數，進行高質量、一致性數據清洗，並進行多模態數據融合訓練。
- 改進架構與推理：探索混合智能（結合統計與符號推理/知識圖譜/因果模型）、強化鏈式思考與自省機制，提高可解釋性。這包括讓模型能夠反思、檢查和評估自身輸出或內部狀態的能力。

H. 對通用人工智慧（AGI）前景的影響

認知科學家Gary Marcus認為，這項研究宣告了任何試圖在純粹LLM基礎上構建通用人工智慧（AGI）希望的終結，因為基於這些連自身論斷都無法保持一致的機器，根本不可能創造出AGI。
但也有觀點認為，我們可能不需要LLM「理解」，只要它們表現得越來越好就足夠了。