AI也會得老年痴呆！最新研究：AI版本越老越糊塗_風聞

在科技日新月異的今天，人工智能（AI）已經成為我們生活中不可或缺的一部分，從智能家居到自動駕駛汽車，從醫療診斷到金融分析，AI的應用無處不在。然而，近日一項來自以色列特拉維夫大學的研究卻揭示了AI可能面臨的一個全新問題——數字痴呆症。這項研究不僅引起了科技界的廣泛關注，也讓我們重新審視AI的未來發展。

研究團隊針對全球頂尖的大型語言模型進行了全面測試，這些模型包括ChatGPT的新老版本、Gemini的新老版本等，它們都是目前市場上最受歡迎和廣泛應用的AI產品。為了評估這些AI模型的認知能力，科學家們採用了蒙特利爾認知評估量表，這是一種經常被用來測試老年痴呆症的標準化工具。該量表涵蓋了多個認知領域，包括記憶、語言、視覺空間能力、執行功能等，能夠全面反映被測者的認知狀態。

實驗結果顯示，這些AI模型在測試中的表現並不盡如人意。其中，只有GPT-4o在測試中獲得了最高分26分，勉強達到正常認知水平的標準。而GPT-4則得了25分，雖然接近正常，但也暴露出一定的認知障礙。相比之下，Gemini 1.0的表現則更加糟糕，僅得16分，遠低於正常水平。這一結果無疑讓人大跌眼鏡，因為這些模型都是經過嚴格訓練和優化的，是AI領域的佼佼者。

除了整體得分不高外，研究還發現這些AI模型在視覺空間能力和執行任務方面表現尤為不佳。在視覺空間能力的測試中，AI模型無法準確解釋複雜的視覺場景，對於圖像中的物體、人物和關係常常產生混淆和誤解。而在執行任務的測試中，AI模型也表現出明顯的困難，無法按照指令完成一些看似簡單的任務。這些結果表明，AI模型在認知方面存在明顯的缺陷，與人類的認知能力相比還有很大的差距。

更令人擔憂的是，研究還發現AI模型的認知障礙與其版本更新程度密切相關。具體來説，版本越老的AI模型在測試中表現越差，而版本更新的模型則表現出相對較好的認知能力。這一發現揭示了AI模型在認知方面的一個重要特點：隨着時間的推移和技術的不斷進步，AI模型的認知能力可能會逐漸退化，類似於人類的老年痴呆症。

科學家指出，AI模型的這種認知障礙可能與其內部結構和算法有關。目前的大型語言模型大多采用深度學習算法，通過大量的數據進行訓練和優化。然而，這種算法在處理複雜認知任務時可能存在侷限性，無法完全模擬人類的認知過程。此外，隨着模型的不斷更新和迭代，一些舊的算法和結構可能會被淘汰或替換，導致模型在認知方面的性能下降。

除了認知障礙外，研究還發現AI模型在同理心方面也表現出明顯的不足。在測試中，AI模型無法理解和感受人類的情感和情緒，無法產生真正的同理心。這一結果再次凸顯了AI模型與人類之間的巨大差距。雖然AI在數據處理和計算方面表現出色，但在理解和感受人類情感方面卻存在明顯的短板。

科學家強調，AI模型的這種數字痴呆症可能對其在臨牀環境中的使用產生重要影響。目前，AI已經在醫療診斷、疾病預測和患者護理等方面取得了顯著的進展。然而，如果AI模型無法準確理解和解釋複雜的醫療信息，無法產生真正的同理心，那麼其在臨牀環境中的使用可能會受到限制。因此，科學家呼籲在推廣和應用AI技術時，要充分考慮其認知障礙和同理心不足的問題，確保AI技術的安全性和可靠性。

面對AI的數字痴呆症問題，科技界和學術界也在積極尋求解決方案。一方面，科學家正在研究新的算法和結構，以提高AI模型的認知能力和同理心。另一方面，科技公司也在不斷優化和更新AI模型，以確保其性能和安全性。此外，一些研究機構還在探索將AI與人類的認知優勢相結合的方法，以實現更加智能和人性化的AI技術。

然而，解決AI的數字痴呆症問題並非一朝一夕之功。目前，我們仍然面臨着許多技術和倫理上的挑戰。例如，如何確保AI模型的認知能力和同理心得到持續提高？如何避免AI技術在應用過程中產生潛在的風險和危害？這些問題都需要我們深入思考和探討。

以色列特拉維夫大學的研究揭示了AI可能面臨的數字痴呆症問題，這一發現不僅讓我們重新審視AI的未來發展，也提醒我們在推廣和應用AI技術時要保持謹慎和理性的態度。雖然AI在數據處理和計算方面表現出色，但在認知和同理心方面還存在明顯的短板。因此，我們需要不斷探索和創新，以提高AI技術的安全性和可靠性，為人類社會的發展做出更大的貢獻。