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原標題：Google DeepMind 最新研究：搞定這三個任務？人類不行，AI 也不行
關鍵字：人類,任務,模型,語言,內容
文章來源：人工智能學家
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內容摘要：

撰文 | 趙雅琦前言人工智能（AI）并非完美的推理者，即使是當前大熱的語言模型（LMs），也同樣會表現出與人類類似的錯誤傾向，尤其是出現顯著的“內容效應”（Content effects）——人們在處理與已有知識或信念相符的信息時，推理更加準確和自信，而在處理與這些知識或信念相悖的信息時，推理可能會出現偏差或錯誤。這一結論來自 Google DeepMind 團隊近期發表的一篇研究論文。人類存在兩種推理系統，“直覺系統”和“理性系統”，且在推理過程中容易受到已有知識和經驗的影響。例如，當面對合乎邏輯但不合常理的命題時，人們往往會錯誤地判定其無效。
有趣的是，該研究顯示，大型 Transformer 語言模型也可以表現出類似人類的這種行為，既可以展示出直覺性偏見，也可以在提示下表現出一致的邏輯推理。這意味著，語言模型也能模擬人類的雙系統行為，也會表現出“經驗主義”錯誤。在這項工作中，研究團隊對比了 LMs 和人類分別在自然語言推斷（NLI）、判斷三段論（Syllogisms）的邏輯有效性和 Wason 選擇任務三種推理任務上的表現。圖 | 三種推理任務操作內容結果發現，在三種推理任務中，

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