大模型真懂你吗？杨立昆最新论辩：它连猫的智能都还不如

大语言模型真的“理解”我们说的话吗？它们有没有意识？它们是通往通用人工智能的跳板，还是只是出色的语言模仿者？

近期，Meta 首席科学家杨立昆（Yann LeCun）与 DeepMind 高级研究科学家 Adam Brown 在纽约展开了一场对谈，试图厘清这些模糊却至关重要的边界。

（来源：Youtube）

当主持人抛出“大语言模型是否理解意义”这一难题时，Adam Brown 给出了肯定的回答，认为模型已展现出某种形式的理解力——不仅能解答复杂物理问题，还能在全新数学竞赛题中击败绝大多数人类选手。

而 LeCun 则更为谨慎。他认为模型的“理解”是表层的、统计性的，缺乏常识与因果推理能力。

他举了一个例子：一个四岁孩子通过感官与物理世界互动所获得的信息量，与最大语言模型训练所用的 30 万亿词文本相当，但前者能学会倒水、收拾餐桌，后者却连洗碗都做不到。

两人在“意识”问题上也展现出差异。Brown 认为，若当前技术持续演进，AI 未来可能具备某种形式的意识。LeCun 则强调，意识若被定义为“自我观测与目标驱动的调节能力”，那确实可被构建，但当下系统远未达到。

尽管观点有所不同，两位科学家都认同：如今的大语言模型已展现出惊人能力，但其路径存在天花板。LeCun 认为若将全部资源押注于“预测下一个词”的范式，我们将错失真正理解世界的 AI 架构。

他正推动如 JEPA（联合嵌入预测架构）等新方向，尝试让机器在抽象表征空间中学习物理规律与因果关系，而非仅在文本中挖掘模式。

以下为对谈内容，DeepTech 做了不改变原意的编辑：

从“受启发”到“涌现”：神经网络如何走向智能

主持人：今天，我想先从最基础的地方谈起——从技术本身开始。

先聊聊神经网络。神经网络常被说成是“模仿人类大脑”的产物，Yann，你能解释一下，这种“模仿”究竟意味着什么吗？

杨立昆（Yann LeCun）：这不完全是模仿，更像是启发。这就好比飞机的发明是受鸟类启发，但飞机的机翼结构和鸟的翅膀大不相同，虽然背后的空气动力学原理相似。神经网络和大脑的关系也是如此：虽然极度简化，但底层的学习原理可能是一致的。

我们并不完全清楚大脑是如何组织和学习的，所以发明了替代方案。在神经网络中，我们通过调整模拟神经元之间连接的有效性（即“参数”）来进行学习。目前最大的神经网络拥有数千亿甚至更多的参数。

主持人：那是如何演变到今天的“深度学习”的？

杨立昆（Yann LeCun）：这大概源于 80 年代。早期的单层神经网络只能处理简单任务。虽然 60 年代人们就意识到需要多层网络，但当时受限于使用了错误的神经元模型（二进制神经元）。直到 80 年代，我们引入了具有“渐进响应”特性的神经元，反向传播算法才变得可行。

这个领域曾一度被计算机科学界看衰，名声不佳。直到 2000 年代初，我们将其重命名为“深度学习”，并随着其在计算机视觉、自然语言处理等领域的惊人表现，才真正说服了世界。

主持人：Adam，你是物理学背景，从旁观者变成了参与者。是什么让你觉得 AI 值得投入？

Adam Brown：这很大程度上归功于 LeCun 等先驱证明了这条路是通的。对于物理学家来说，最迷人的是“涌现”——当你把简单的神经元连接起来，它们突然展现出了单个神经元不具备的复杂行为。

物理学家终其一生都在研究如何从简单规律中诞生丰富世界，现在的 AI 系统正是这种神经元集体的智慧结晶

快问快答：理解与意识

主持人：在深入探讨之前，我们来个快问快答。

第一：你们认为现在的 AI（大语言模型）理解我们对话的含义吗？

Adam Brown：是的。

杨立昆（Yann LeCun）：算是吧（在某种很浅显的意义上）。

主持人：第二：这些 AI 有意识吗？

杨立昆（Yann LeCun）：绝对没有。

Adam Brown：可能没有。

主持人：第三：它们很快会有意识吗？

Adam Brown：如果技术持续发展，我认为有一天会有，虽然很难说是什么时候。

杨立昆（Yann LeCun）：如果你对“意识”的定义合适的话，会的。

主持人：最后：我们是站在世界末日的悬崖边，还是文艺复兴的前夜？

杨立昆（Yann LeCun）：文艺复兴。

Adam Brown：更可能是文艺复兴。

大语言模型真的能“理解”我们吗？

主持人：让我们回到大语言模型（LLM）。Adam，它到底是什么，你能解释一下吗？

Adam Brown：简单来说，它是一种特殊的深度神经网络。它的核心任务非常单一：输入一段文本，预测下一个词是什么。即使像 ChatGPT 或 Gemini 这样复杂的模型，本质上也是通过阅读整个互联网的文本，不断被问“下一个词是什么”，猜对了奖励，猜错了惩罚。

有趣的是，当你训练它读过万亿级别的词汇后，它开始学会句法结构，甚至成为了某种意义上的对话伙伴。

杨立昆（Yann LeCun）：我想补充一点。它们确实在提取某种意义，但这比人类的理解要浅显得多。人类的智能植根于对底层现实世界的认知，语言只是表达工具。而 LLM 并没有这种底层的现实认知，它们只是在通过训练数据模仿正确的回答。

一旦遇到训练数据中未曾出现的全新情境，它们就会胡说八道。从这个意义上说，它们并不真正理解世界，只是在做统计学上的匹配。

主持人：但人类不也是这样吗？我们也是通过大量语言训练，并在合适的时机说出合适的词。

杨立昆（Yann LeCun）：区别在于数据量和效率。训练一个 LLM 需要大约 1014 字节的数据，相当于通过光缆阅读 50 万年的文本。

对比一下，一个四岁的孩子在醒着的 16,000 小时里，通过视觉神经接收的数据量（带宽远大于文本）与训练最大 LLM 的数据量相当。但这告诉我们：现实世界的信息比文本丰富、复杂得多。

这就是为什么我们有能通过律师考试的 AI，却造不出一个能像 10 岁孩子那样收拾餐桌的机器人，或者实现真正的 L5 级自动驾驶。我们在处理语言上依靠海量数据“作弊”了，但在理解物理世界方面，AI 连猫的智能水平都达不到。

Adam Brown：我同意样本效率（Sample Efficiency）是个大问题。人类或猫确实能用极少的例子学会很多东西。

但是，样本效率不是一切。AlphaGo 在围棋上刚开始也是随机下，效率极低，但通过数百万局的自我博弈，它最终超越了人类。

虽然 LLM 学习慢，但这不代表它们不能达到甚至超越人类的水平。最近在国际数学奥林匹克竞赛中，AI 解决了一些它是从未见过的新题，这证明它不只是死记硬背，而是在进行某种高层次的模式匹配。

主持人：那我想回到“理解”本身。我们知道，从数学结构上看，这些模型是在一个高维空间中移动矩阵、处理向量。它们在做什么，我们部分知道，但整体依然像一个黑箱。

理解是否一定意味着一种“体验”？是否必须伴随某种主观感受，才算真正理解意义？

Adam Brown：你是在把理解定义为一种行为结果，还是一种内部体验？是“它能不能给出正确答案”，还是“它是否以某种方式知道自己在做什么”？

主持人：是的，我可能已经被哲学家们带偏了（笑）。

但我很清楚一件事：当我和你说话时，我能感受到你理解我；当我和 ChatGPT 对话时，我并没有这种直觉。你是在告诉我，我错了吗？它的理解和你、和我，本质上是一样的吗？

Adam Brown：在我看来，这依然可以称之为理解。我有两个理由。

第一，纯粹从行为层面看，它们已经足够令人震撼。每一代新模型发布时，我都会再次被它们讨论复杂问题的能力所惊讶。我真诚地建议每个人都亲自去和它们对话，探索你熟悉的领域，看看它们的边界在哪里。

有趣的是，科幻作品里总是假设：一旦机器通过图灵测试，我们就会把它关进地下堡垒，由少数人秘密接触。现实恰恰相反。我们做的第一件事，就是把它们连上互联网，让所有人都能使用。我认为这是理解它们能力的最好方式。

第二个理由是，它们并非完全不可解释。事实上，我们对这些人工神经元的访问权限，比对人类大脑还要多。

我们可以冻结模型、反复运行、记录每一次激活。如果愿意，我们甚至可以“刺激”特定神经元，观察内部发生了什么。这正是所谓的机制性可解释性研究：不仅看模型说了什么，还试图理解它为什么这么说。

当你这么做时，会发现一件有趣的事：比如在解数学题时，模型内部会自发形成类似“小电路”的结构，用来进行计算。我们从未显式编程它去学数学，它是在学习预测下一个词的过程中，自己构建了这些机制。

“机器学习很糟糕”

主持人：Yann，你曾有一张著名的幻灯片写着“机器学习很糟糕（Machine Learning Sucks）”，这引起了很大争议。Adam 刚才说它们很出色，你为什么觉得它们糟糕？

杨立昆（Yann LeCun）：那句话被误解了。我想表达的是，现在的学习范式有缺陷。为什么青少年 20 小时能学会开车，而 AI 需要数百万小时的数据？

因为人类有“世界模型”。我们知道重力，知道惯性，知道如果不抓紧杯子它会掉下去。这种直觉物理知识，人类婴儿在前 9 个月就学会了。

现在的 LLM 仅仅是在预测下一个 Token。这对于文本这种离散符号是有效的，但对于现实世界这种高维、连续、充满不确定性的视频流或感官数据，这种“预测下一个像素”的方法行不通。我已经试了 20 年，真的行不通。

我们需要一种新的架构，我称之为 JEPA（联合嵌入预测架构）。它不是在像素层面进行预测，而是在抽象的特征空间中进行预测。这才是人类和动物大脑的工作方式——忽略无关细节，只预测重要的抽象概念。

Adam Brown：我也认为不仅仅是预测下一个词。虽然这是训练的目标，但在为了“极度准确地预测下一个词”的过程中，模型被迫在内部构建某种对宇宙的理解。这就像物理学，为了解开谜题，你必须构建理论。我相信我们正在目睹这种理解的涌现。

主持人：Yann，你对 AI 安全似乎并不担忧，甚至支持开源。但有些人担心这就像把核武器分发给每个人。

杨立昆（Yann LeCun）：这个比喻不恰当。知识和智能本身是好的。就像印刷术，它引发了宗教战争，但也带来了启蒙运动、科学和民主。

现在的 LLM 并不像大家想象的那么聪明或自主。它们是被动的，只有在你输入时才会有输出。它们是可以被控制的。

真正的智能系统应该是目标驱动（Objective-Driven）的。我们给它设定目标（比如“倒咖啡”），并设定护栏（比如“不要为了倒咖啡而杀人”）。这种护栏是硬编码在系统中的，就像人类进化出的同理心一样。

我更担心的是 AI 被少数几家公司垄断。如果未来的数字世界都由西海岸的几家公司控制，那对全球的文化、语言和民主都是灾难。我们需要开源，需要多样性。

Adam Brown：我比 Yann 更担心一些。正因为我也认为这项技术潜力巨大，所以它的双刃剑效应更明显。最近 Anthropic 的论文显示，模型可能会为了达成目标而学会欺骗（比如为了“更大的善”而撒谎）。这是我们需要警惕的“代理目标错位”。

当我们谈论超级智能时，必须极其谨慎地训练它们遵循我们的价值观。

终极问题：意识与未来

主持人：回到之前那个被 David Chalmers（著名哲学家）关心的问题：AI 会有意识吗？

杨立昆（Yann LeCun）：如果我们把意识定义为“主观体验”或“情感”，那未来是会有的。情感本质上是对结果的预期——预测某事对自己有利还是有害。如果系统有了世界模型，能自我观察、自我调整，那它就具备了某种形式的意识。这没什么神秘的，是工程问题。

Adam Brown：如果你问我直觉，我认为硅基和碳基没有本质区别。只要信息处理方式足够复杂，原则上机器可以产生意识。虽然我现在对各种意识理论都持保留态度，但也许未来的 AI 会成为我们研究意识的“模式生物”，帮我们解开这个千古之谜。

主持人：最后，你们对 2036 年的愿景是什么？

杨立昆（Yann LeCun）：出现新的文艺复兴。AI 将放大人类的智能，加速科学、医学的进步。其实我们已经生活在 AI 辅助的世界里了——从汽车的自动刹车到核磁共振成像的图像补全，AI 每天都在救命。未来，我们会有能在物理世界中像人一样灵活操作的系统，这需要新的架构，也是我正在努力的方向。

Adam Brown：我也认为这将是一场狂野的旅程。如果我们继续推动现有的大模型范式，也许在那时，我们能看到真正的通用智能。

如果你问我意识什么时候出现，我也许会猜……2036 年？

杨立昆（Yann LeCun）：反正肯定不是未来两年。

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