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人类和大语言模型(LLM)在判断方式上的差别

一篇挺有意思的论文,专门讨论了人类和大语言模型(LLM)在判断方式上的差别。 论文原文:osf.io/preprints/psyarxiv/c5gh8_v1 论文指出,在 “怎么知道、怎么做判断” 这件事上,人和 LLM 其实有很大不同。虽然 LLM 给出的答案常常看起来和人类的判断很像,但这种 “像” 只是表面,背后的判断机制完全不是一回事。 回顾 AI 的发展,从最早依靠规则和推理的 “符号 AI”,到后来按关键词筛选信息的系统,再到现在这种大规模生成式的 Transformer 模型,LLM 其实并不是那种 “理解了再形成观点” 的存在。它更像是在庞大的语料库中学会了语言的规律,然后在上下文里 “补全” 下一句话。用稍微技术一点但也直观的说法,LLM 的工作方式更像是在一个高维的 “词语连接网络” 里,根据概率选出下一个词,而不是像人那样基于对世界的信念来做判断。 论文里,两位作者把人类和 LLM 的判断流程逐项对比,发现两者在七个关键环节上有着根本的区别: 1. 扎根断层:人类的判断是建立在感官、身体体验和社会经验之上的,而 LLM 只能靠文本,通过符号间接地 “重建” 意义。...

麦肯锡报告:90% 企业在用 AI,但只有 6% 真正赚到钱

麦肯锡 12 月发布的最新AI 应用调研报告显示,88%的企业已在至少一个职能中常态化使用AI,这一比例较去年的78%进一步上升。但深度严重不足——近三分之二的受访者承认,其企业尚未全面启动AI规模化部署,多数机构仍停留在探索或试点阶段。 更致命的是,仅有39%的受访者认为AI对企业的息税折旧摊销前利润(EBIT)产生了实质性影响,且其中多数贡献率不足5%。这意味着超过60%的企业在现阶段是"赔本赚吆喝"。 麦肯锡警告投资者:不要被企业财报电话会上的"AI含量"蒙蔽。目前的AI应用呈现典型的"广泛但肤浅"特征,资本支出正在发生,但投资回报率严重滞后。 调研定义约6%的企业为"AI高绩效企业"(EBIT因AI提升超过5%)。这些企业与其他94%存在本质区别: 拒绝单纯降本:80%的普通企业只盯着效率,而高绩效企业同步追求增长或创新 重构工作流:从根本上重塑工作流的几率是其他企业的近3倍 真金白银投入:三分之一将超过20%的数字预算投向AI,是其他企业的近5倍 高管深度介入:建立清晰的人机协同流程和人工核验机制 市场热捧的"智能体"仍处于早期试验田。62%的受访者正在试用,但仅23%在至少...

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