WWDC前夕，苹果论文“炮轰”AI推理模型“假思考”，测试方法遭质疑

当地时间6月6日，苹果机器学习研究中心(zhōngxīn)发表论文(lùnwén)《思考的幻象：通过问题(wèntí)复杂性的视角理解推理模型的优势与局限》。论文作者(zuòzhě)包括谷歌大脑联合创始人Samy Bengio（图灵奖得主Yoshua Bengio的弟弟）。

该论文认为，现有的(de)推理模型看似会“思考”，但(dàn)其实并没有稳定、可理解的思维过程，所谓的推理思考只是一种“幻象”。

论文(lùnwén)发布后引发AI圈热议，被部分观点(guāndiǎn)解读为“苹果否定所有(suǒyǒu)大模型的推理能力”。也有研究(yánjiū)人员提出反驳，认为苹果的测试方法存在问题。AI研究者Lisan al Gaib在复现论文中的汉诺塔测试后发现，模型根本不是因为(yīnwèi)推理能力不佳而失败，而是因为输出token限制。

图片来源：论文《思考的幻象：通过(tōngguò)问题复杂性的视角理解(lǐjiě)推理模型的优势与局限》

苹果“炮轰”AI推理模型：所谓的思考只是一种“幻象(huànxiàng)”

论文指出，OpenAI、Anthropic、谷歌和DeepSeek等(děng)公司纷纷推出带有(dàiyǒu)“链式思考”（Chain-of-Thought，CoT）能力的模型，并声称它们(tāmen)更接近“类人(lèirén)思维”。

然而，该论文认为，现有的推理模型看似会“思考”，但其实并没有稳定(wěndìng)、可理解的思维过程，所谓的推理思考只是一种(yīzhǒng)“幻象”。

苹果(píngguǒ)团队认为，在实验设计上，现有评估主要集中在既定的数学和编码基准上，通过判断模型(móxíng)最终(zuìzhōng)答案是否正确来评估其能力，这种方式可能存在数据污染，即模型在训练时可能见过(jiànguò)类似题目。此外，这些评估大都缺乏对“思考过程质量”的分析。

为此，苹果团队设计了四类谜题环境，包括汉诺塔、跳棋交换、过河问题和积木(jīmù)世界，通过(tōngguò)精确控制谜题难度，来测试推理模型的推理能力(nénglì)。

图片来源：《思考的(de)幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势与局限(júxiàn)》

推理模型并未解决模型能力(nénglì)瓶颈

实验结果显示，面对低复杂度任务，非推理模型比与之对应(duìyìng)的推理模型更准确高效(gāoxiào)。当问题复杂度适度增加，推理模型优势(yōushì)显现，性能超过非推理模型。

但当(dāng)问题难度超过一定临界点时，两类模型性能均严重(yánzhòng)下降，准确率为零。这表明，推理模型并没有实际性地解决模型的能力瓶颈。

图片来源：《思考的(de)幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势(yōushì)与局限》

面对难题(nántí)，直接“躺平”

同时，研究还发现，随着问题(wèntí)复杂度的增加，推理模型(tuīlǐmóxíng)在初期会投入更(gèng)多的思考token。然而，当问题难度达到某个临界点时，模型推理能力就会发生崩溃，思考不增反降。

这表明，推理模型似乎存在一个内在的“缩放限制”。当它预感到问题过于(guòyú)困难无法解决时(shí)，即便有充足的计算预算（token limit），它也会选择“躺平(tǎngpíng)”，减少思考的努力。

过度思考，连(lián)“抄作业”都不会

此外，研究(yánjiū)人员不仅关注最终答案，还分析了推理痕迹——即(jí)给出答案之前生成的逐步“思考”过程。他们发现，在简单的问题中，模型往往在早期就找到(zhǎodào)了正确的解决方案，但(dàn)随后继续进行不必要的思考。

在中等复杂度的问题中，模型往往在推理过程中走错路径(lùjìng)，最终在“思考(sīkǎo)”的后期才找到正确的答案。但在高复杂度的问题中，准确度为零，推理变得混乱(hùnluàn)或不连贯。

更令人担忧的是，在(zài)汉诺塔(hànnuòtǎ)任务中，研究人员直接在提示词中提供(tígōng)了完整的解题算法，要求模型仅仅是“执行”这个算法。但模型的表现没有任何改善，依然在相同的复杂度上崩溃。

苹果论文引争议：测试设计(shèjì)存在缺陷？

苹果此次发布的(de)论文在AI圈引发了不小的争议。

AI研究者Lisan al Gaib在复现论文中的汉诺塔测试后发现，模型根本不是(búshì)因为推理能力不佳而(ér)失败，而是因为输出(shūchū)token限制。

也就是说，不是模型不会解答，而是无法输出(shūchū)如此多的内容。

GitHub软件工程师(gōngchéngshī)Sean Goedecke称，存在复杂性(fùzáxìng)阈值并不意味着推理模型“实际上并不推理”。

Sean表示，即使没有推理到第十一步，但前十步仍是在推理。“根据我自己测试的结果，模型(móxíng)很早就(zǎojiù)决定数百个算法步骤太多了，根本无法尝试，因此它们干脆不(bù)开始。”

Sean举了一个例子，“有多少人能坐下来正确地算出一千步汉诺塔(hànnuòtǎ)？有很多(hěnduō)人能做到，但也有很多做不到。那么，那些算不出答案的(de)人就没有推理能力吗？当然有！他们只是没有足够的认真和(hé)耐心去手动完成一千次算法的迭代。”

著名AI越狱提示词专家(zhuānjiā)Plenny the Liberator直言，如果我(wǒ)是苹果CEO，看到我的团队发表一篇只(zhǐ)专注于记录当前方法局限性的论文，我会当场解雇所有参与者。

AI博主(bózhǔ)henry表示，“苹果作为世界上最富有的公司，拥有(yōngyǒu)无与伦比的优势，全力押注人工智能，许下无数承诺，但被所有人瞬间超越。赛程已进行两年，却一无所获，于是(yúshì)写了这(zhè)篇论文说这一切都是不重要的。”

WWDC在即(jí)，苹果“酸了”？

图片来源：苹果官网(guānwǎng)截图

部分观点认为，苹果发布质疑(zhìyí)推理模型能力的论文(lùnwén)是“吃不到葡萄说葡萄酸”。

北京(běijīng)时间6月10日凌晨1点，苹果年度开发者大会（WWDC 2025）即将(jíjiāng)拉开帷幕。然而，外界普遍认为，这次活动在AI方面的进展可能(kěnéng)有限，备受期待的Siri升级也将继续缺席。

据外媒(wàiméi)报道，此次WWDC上苹果在AI方面的更新不会带来太多惊喜。科技记者马克(mǎkè)·古尔曼发文透露(tòulù)，苹果今年WWDC中关于AI的内容预计会比较少，甚至可能“令人失望”。

在去年WWDC上发布苹果智能（Apple Intelligence）时，苹果曾高调宣布对语音助手Siri进行(jìnxíng)“彻底重构”，新Siri应该(yīnggāi)更聪明、更懂用户、能够理解(lǐjiě)并执行复杂任务(rènwù)。然而，一年过去，Siri的升级却迟迟未见实质性进展。

据多位前苹果员工透露，苹果AI领域(lǐngyù)的进展(jìnzhǎn)不顺，部分原因在于公司内部领导风格的差异和组织间的协作问题。

另一方面，苹果在AI领域(lǐngyù)的探索，也受到了技术路线选择和隐私政策带来的双重影响。苹果一直以来(yǐlái)引以为傲的“隐私至上”原则，在AI时代给(gěi)其带来了一些(yīxiē)新的负担(fùdān)。一位熟悉(shúxī)苹果AI和软件开发工作的人表示：“在苹果公司开发AI的过程中，做任何事情都可能遇到很多‘不’，你必须与负责隐私的部门反复沟通协调才能推进工作。”