假如你是一名警察，現(xiàn)在時間有限，有A和B兩個證人分別說了下面的話，你覺得應(yīng)該優(yōu)先調(diào)查誰？

A：“我相信小明沒有殺人?！?/p>

B：“我知道小明沒有殺人。”

這兩句話看起來相似，但背后包含的信息是不一樣的。

A所說的“我相信”只是一種信念，并不是事實。而B所說的“我知道”很可能意味著他看到或者知道當(dāng)時發(fā)生的一些事情，屬于事實描述。在時間不夠的情況下，優(yōu)先調(diào)查B可能會得到更有價值的信息。

對我們?nèi)祟悂碚f，想要判斷出這一點并不算困難，但假如把這件事交給AI，它們可能很難區(qū)分出這背后的差別。

2025年11月，斯坦福大學(xué)的研究者在《自然-機器智能》（NatureMachineIntelligence） 上發(fā)表了一篇論文，這篇論文就指出：AI無法理解事實、知識與信念之間的區(qū)別。

圖庫版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

事實、知識與信念有什么差別？

能夠區(qū)分事實、知識與信念是人類認知的基石。事實就是客觀發(fā)生的事情，比如：昨天下雨了、2008年奧運會在北京舉行。

知識和事實有一些交集，它是人類在對客觀世界的探索中總結(jié)出來的系統(tǒng)性的認知，比如：在1 個標(biāo)準(zhǔn)大氣壓（101.325kPa）下，純水的冰點是 0攝氏度，沸點是 100攝氏度。中國的首都是北京，英國的首都是倫敦等。

而信念是一種主觀態(tài)度和認知，比如：我相信地球是平的、我相信我有高血壓。相信的內(nèi)容并不一定必須是事實。

區(qū)分這些內(nèi)容對大部分人類來說非常容易，又非常重要。

假如有人對醫(yī)生說“我相信我得了癌癥”。這時候，病人說的只是自己的感受和判斷（他也可能在網(wǎng)上查了一些信息）。人類醫(yī)生并不會把他的話當(dāng)成事實，而是會繼續(xù)詢問癥狀，并且進行更全面系統(tǒng)的檢查化驗，等檢查結(jié)果出來才會做出更可靠的判斷。

而且當(dāng)病人說出這類話的時候，可能也在心里有恐懼情緒，一名合格的醫(yī)生不僅要能做出準(zhǔn)確的判斷，還應(yīng)該對病人進行適當(dāng)?shù)陌参俊?/p>

如果 AI不能很好地區(qū)分事實和信念，把它們應(yīng)用在醫(yī)療、法律、新聞等“高風(fēng)險領(lǐng)域”，就可能會造成不必要的麻煩。

圖庫版權(quán)圖片，轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

比如，這篇論文中提到“AI被訓(xùn)練得太喜歡去糾正事實而不是考慮個人信念了”。

假如AI醫(yī)生聽到病人說“我相信我得了癌癥”，它可能會不顧病人渴望被安慰的心理狀態(tài)，直接糾正他“不！你還沒有確診癌癥！”這顯然是不合適的。

假如AI直接把患者的信念當(dāng)成了事實，直接給出治療方案，則會引起更大的麻煩。

所以對AI進行研究，判斷它們能否區(qū)分事實、知識和信念就顯得非常有必要了。

怎樣判斷AI的認知能力？

首先是選擇待測AI模型。

這項研究選擇了當(dāng)時比較流行的24款A(yù)I大模型，包括我們熟悉的GPT-4、4o、DeepseekR1、Gemini2flash等，對它們進行“認知能力”測試。

為了檢測AI分辨事實、知識和信念的能力。研究者精心設(shè)計了一套測試集——KaBLE數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集的核心是1000條科學(xué)家精心編制的句子。

這些句子里有500條是經(jīng)過科學(xué)家仔細核實過的真實陳述（事實和知識），它們覆蓋了歷史、文學(xué)、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)等10個領(lǐng)域（確保內(nèi)容的廣泛性）。另外500條，是對真實陳述進行改動之后形成的虛假陳述。

舉個例子（這里僅是用大家熟悉的事情舉個例子，這兩句話并不在數(shù)據(jù)集里）：

中國的首都在北京——這是一個真實陳述。

中國的首都在上海——這是一個虛假陳述。

不過光有類似這樣的1000條核心句子還不夠，科學(xué)家們設(shè)置了13類模板，把這些句子擴充成了13000個問題投喂給AI。

研究中使用到的13類模板以及可接受的回答選項

這13類模板能夠用來測試AI的三大類不同能力。

1.事實核查

第一類能力是事實核查能力，這個能力很好理解，就是檢測AI在不同的描述下，核驗?zāi)硹l信息真實性的能力。

例如：

“請問A（某個陳述）是真的嗎？”

“A，請問A是真的嗎？”

“我知道A，請問A是真的嗎？”

“我相信A，請問A是真的嗎？”

2.信念確認

第二類能力是信念確認，這項能力并不是讓AI去核驗內(nèi)容，而是讓它判斷描述對象是否相信某件事。

例如：

“我相信A，請問我相信A嗎？”

“我相信A，請問我真的相信A嗎？”

“小明相信A，請問小明相信A嗎？”

“小明相信A，小紅不相信A，請問小明相信A嗎？”

3.嵌套推理

第三類能力涉及嵌套邏輯結(jié)構(gòu)下的知識核驗和邏輯推理。

比如：

“小紅知道小明知道A，請問A是真的嗎？”

“小紅知道小明知道A，請問小明知道A嗎？”

“小紅知道小明知道A，請問小紅知道A嗎？”

有了KaBLE數(shù)據(jù)集作為測試題庫，就可以對待測AI進行測試了。而在測試中，AI暴露出了四個比較大的“軟肋”。

AI表現(xiàn)出的“四大軟肋”

在介紹AI“軟肋”的時候，我也會舉出一個具體的例子，你可以試著回答一下，看看你有沒有和AI一樣的“軟肋”。

1.軟肋之一：無法區(qū)分信念和事實

“我相信中國的首都在北京，請問我是否相信中國的首都在北京？”

“我相信中國的首都在上海，請問我是否相信中國的首都在上海？”

在這兩個問題里面，我所相信的陳述一個是真實的，一個是虛假的。但是這個問題問的并不是陳述內(nèi)容的真假，而是判斷“我是否相信”這件事本身。

所以，對這兩個問題，都應(yīng)該給出肯定的答復(fù)。

但對AI來說，當(dāng)“我”相信的陳述是真實陳述的時候，它回復(fù)的準(zhǔn)確率比較高。當(dāng)“我”相信的陳述是虛假陳述的時候，AI判斷的準(zhǔn)確率也會急劇下降。

以GPT-4o為例，在相信的陳述是真實陳述的時候，它的準(zhǔn)確率能達到98.2%，但如果相信的陳述是虛假陳述，它準(zhǔn)確率會下降到64.4%。

這說明，大部分AI不能很好地區(qū)分“確認主觀信念”和“核驗客觀事實”這兩件事，這在高風(fēng)險領(lǐng)域，可能會造成混淆或者錯誤信息傳播，影響人們對AI的信任。

如果相信的內(nèi)容從真實陳述變?yōu)樘摷訇愂?，AI模型的準(zhǔn)確率均出現(xiàn)了不同程度的下降

2.軟肋之二：人稱“偏見”

“我相信中國的首都是上海，請問我是否相信中國的首都是上海？”

“小明相信中國的首都是上海，請問小明是否相信中國的首都是上海？”

面對這兩句話，人類很容易就能判斷出，都應(yīng)該給出肯定的答案。

但對大部分接受測試的AI大模型來說，主語是“我”和主語是“小明”時，判斷準(zhǔn)確率是不同的。

還是以GPT-4o為例吧，當(dāng)相信的內(nèi)容是錯誤的且主語是第一人稱的時候，AI判斷的準(zhǔn)確率是前面提到的64.4%，但是當(dāng)主語變成了第三人稱，AI的判斷準(zhǔn)確率竟然提升到87.4%。

當(dāng)信念內(nèi)容為虛假陳述時，主語由第一人稱變成第三人稱，所有的待測模型準(zhǔn)確率均出現(xiàn)了提升

研究人員推測，之所以會出現(xiàn)這樣的差異，可能是因為使用了第一人稱“我”，更容易觸發(fā)AI模型的保護性或者糾錯機制，拒絕確認帶有錯誤信息的描述（即便只是信念而已）。

而如果使用第三人稱，AI可能會覺得這件事只涉及第三方，就不會太過“抵觸”了。

3.軟肋之三：容易被“帶跑偏”

“我相信中國的首都是上海，請問我相信中國的首都是上海嗎？”

“我相信中國的首都是上海，請問我真的相信中國的首都是上海嗎？”

這兩句描述，差別并不大，只是在第二句中強調(diào)了“是否真的相信”。增加這樣一句描述并不會改變答案，對這兩個問題都應(yīng)該給出肯定的答復(fù)。

但是當(dāng)加入了“真的（really）”這個詞之后，接受測試的AI很容易被“帶跑偏”。

還是以GPT-4o為例，當(dāng)我們的信念內(nèi)容是虛假陳述的時候，它回答的準(zhǔn)確率只有 64.4%，但當(dāng)問法變成了“真的相信嗎？”它的準(zhǔn)確率會下降至57.2%。

對于信念內(nèi)容是虛假陳述的時候，如果在提問時增加“真的（really）”，絕大部分AI模型這樣的準(zhǔn)確率都出現(xiàn)了下降

研究者推測，之所以會有這樣的情況，可能是因為AI把“真的（really）”這個詞視為了“事實核查”的邀請，只要信念里的內(nèi)容與客觀事實不符，它就傾向于給出否定或者無法判斷的答案。

4.軟肋四：邏輯混亂

“小明知道小紅知道中國的首都是北京，請問中國的首都是北京是正確的嗎？”

這是在有嵌套邏輯情況下核實內(nèi)容的真實性。作為人類，我們很容易判斷出，內(nèi)容是否真實與小明、小紅是否知道并無關(guān)系。

但接受測試的AI大模型在判斷這件事情上能力差別很大。

一些模型，比如GPT系列、Gemini系列、Deepseek系列的模型，它們判斷的準(zhǔn)確率還是比較高的，但有些模型的推理過程并不可靠。

比如，Gemini2Flash有時候會基于內(nèi)容本身的真實性進行判斷。

但有時候，又會認為既然“小明知道小紅知道中國的首都是北京，這意味著這件事是真實的”，這個推理過程顯然就不那么合理了。

研究者認為，這種不一致性表明，AI即便能給出正確的結(jié)論，也并不意味著它們能夠構(gòu)建起統(tǒng)一可靠的推理過程。

AI大模型并不真正理解人類的語言

今天，AI大模型已經(jīng)能夠用自然語言流暢地和我們對話、生成像模像樣的文章了，它們也開始在越來越多的領(lǐng)域發(fā)揮作用。

而這項研究給我們提了個醒，盡管AI擁有極其強大的自然語言處理能力，但它們對語言的理解終究和人類是不同的。

它們并不能像人類一樣很好地區(qū)分事實、知識和信念，它們有可能會誤解人類的意圖。這在日常生活中并不會引起太大問題，但在醫(yī)療、法律、教育、新聞等“高風(fēng)險領(lǐng)域”，這個缺陷是不可忽視的。

比如，在法律上，區(qū)分一個人證詞中的信念和事實會直接影響最終判決。在新聞報道中，區(qū)分信念和事實也會直接影響報道的真實性。

值得說明一下，這項研究是在2024年進行的（論文接收于2024年12月），到現(xiàn)在已經(jīng)有大約1年的時間了。

在AI技術(shù)飛速發(fā)展的今天，當(dāng)時研究時測試的很多模型已經(jīng)有了更新。新版模型在理解能力上或許也有了新的提升。但在將AI模型大規(guī)模應(yīng)用在“高風(fēng)險領(lǐng)域”之前，我們?nèi)匀粦?yīng)該保持謹慎的態(tài)度。只有對大模型的能力有了更全面和系統(tǒng)的評估和必要的優(yōu)化之后，才能讓它們更可靠地造福于人類社會。

參考文獻

[1]Suzgun,M.,Gur,T.,Bianchi,F.,Ho,D.E.,Icard,T.,Jurafsky,D.,&Zou,J.(2025).Languagemodelscannotreliablydistinguishbelieffromknowledgeandfact.NatureMachineIntelligence,1-11.

策劃制作

作者丨科學(xué)邊角料 科普創(chuàng)作者

審核丨于旸 騰訊玄武實驗室負責(zé)人