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5 月 22 日消息，麻省理工學院（MIT）最新研究表明，人工智能（AI）在理解“no”和“not”等否定詞方面仍存在明顯缺陷，在醫療等關鍵領域可能引發嚴重風險。
研究表明，AI 已快速發展，具備診斷疾病、創作詩歌甚至駕駛汽車等多項實用技能，但對“no”和“not”等否定詞，卻束手無策。
在博士生 Kumail Alhamoud 的帶領下，MIT 團隊聯合 OpenAI 和牛津大學，發現包括 ChatGPT、Gemini 和 Llama 在內的當前主流模型，在處理否定語句時，常傾向于默認肯定關聯，忽略否定語義。
研究報告認為，這種情況在醫療場景產生的潛在危害尤為明顯。例如，AI 可能誤解“no fracture”（無骨折）或“not enlarged”（未擴大），導致嚴重后果。
援引博文介紹，問題的根源并非數據不足，而是 AI 的訓練方式。斯坦福大學深度學習兼職教授 Kian Katanforoosh 指出，大多數語言模型依賴模式預測，而非邏輯推理。
這導致 AI 在面對“not good”（不好）時，仍可能因“good”一詞而誤判為正面情緒。專家強調，若不賦予模型邏輯推理能力，類似細微卻致命的錯誤將持續發生。
Lagrange Labs 首席研究工程師 Franklin Delehelle 也表示，AI 擅長模仿訓練數據中的模式，但缺乏創新或處理訓練數據之外情境的能力。
研究團隊通過合成否定數據（synthetic negation data）嘗試改進模型，取得初步成效，但細粒度的否定差異仍具挑戰性。
Katanforoosh 警告，AI 對否定的誤解不僅是一項技術缺陷，更可能在法律、醫療和人力資源等領域引發關鍵錯誤。他呼吁，解決之道不在于堆砌更多數據，而在于結合統計學習與結構化思維，提升模型的邏輯能力。
本文鏈接：http://www.rrqrq.com/showinfo-45-13082-0.htmlMIT 新研究指出 AI 不懂“no”，邏輯推理缺陷導致否定詞成“盲區”
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