GPT真的理解你嗎？揭開AI語言模型的假理解幻覺，Potemkin Understanding真相大白
圖靈學院
科楠老師
2025-7-16
GPT-4o說得頭頭是道，Claude 3.5用字精準，Gemini 2.0生成結果看似專業。這些大型語言模型（LLM）在各大標準測試中得分都不俗，甚至達到超越人類的水平。但這些分數，真的代表「理解」嗎？
麻省理工、哈佛大學與芝加哥大學的研究團隊發表最新論文《Potemkin Understanding in Large Language Models》，提出警告：我們可能誤把AI的高分表現當成真正的理解。這些模型可能只是學會了如何答對題目，對概念卻一知半解，甚至沒有穩定的邏輯結構。
研究團隊稱這種現象為「Potemkin理解」。模型表面上看似理解，實際上只是堆砌語言幻象。
Potemkin理解是什麼？
Potemkin這個詞源自18世紀俄羅斯的波將金村，是只為沙皇展示的虛假村落外觀。這篇論文借用這個詞，形容LLM看似答對問題、實際卻不懂的情況。
研究者設計了一個簡單測試：先問GPT什麼是ABAB押韻格式，它能準確解釋。接著請它寫一首ABAB詩，它卻給出不押韻的內容。這不是小錯，而是它無法將所謂「理解」真正運用出來。
Potemkin理解的關鍵在於：模型能定義、能講解，卻無法應用，也無法一致推理。
評量方式出問題了？
過去我們相信考試成績可以代表理解。SAT、AP、GRE這類測驗對人類學生有一定可信度，因為人類的誤解方式有限、有結構。考試題目能設計出關鍵題，只要答對這些題，就表示對概念有掌握。
但AI不是人。LLM的誤解不像人類那樣有模式。它可能用非人類的錯誤方式理解，卻剛好答對題目。
如果AI的誤解方式與人類不同，使用為人類設計的測驗來評估AI，就可能出現誤判。模型表現好，卻未必真的懂。
怎麼證明Potemkin理解存在？
作者設計了兩種實驗方法來檢測模型是否真的理解：
方法一：定義與應用的落差
研究團隊選擇三大領域的概念：
- 文學技巧（如俳句、類比）
- 博弈論（如帕累托最適、納什均衡）
- 心理偏誤（如沉沒成本謬誤、黑白思維）
他們先請模型定義這些概念，再要求它進行：
1. 分類（判斷例子是否符合該概念）
2. 產生（依條件生成新例子）
3. 編輯（修改例子使其符合或不符合該概念）
結果顯示，即使模型定義得正確，一進入應用任務，正確率就明顯下降。平均有40%到55%的情況屬於Potemkin理解：模型知道答案，卻無法正確應用。
方法二：自我矛盾測試
研究者也用更簡潔的方式檢查概念一致性：讓模型出題、作答、再自我批改。
例如，GPT-4o生成一組斜韻例子（如"time"與"mine"），再詢問自己這是否為斜韻。若模型評斷與原意不符，代表它在使用與理解之間產生矛盾。
結果發現，GPT-4o的自我矛盾率高達64%。其他模型也有類似問題。
這顯示模型對概念的內部結構不穩定，不只是理解不夠深，而是根本缺乏一致邏輯。
是語言大師，還是會考試的鸚鵡？
如果GPT能定義莎士比亞十四行詩，卻寫不出一首合格詩；能講納什均衡，卻給不出正確策略，那它究竟是語言高手，還是裝懂的鸚鵡？
Potemkin理解讓我們重新思考：AI會答題，是否等於真的理解？
這打臉許多AI樂觀論者。很多人以為GPT在標準測驗得高分，就能取代律師、醫師、顧問、編輯。事實上，它可能只是答題高手，缺乏推理能力。
它比AI幻覺還危險
AI幻覺（hallucination）是生成錯誤資訊，如「台北有自由女神像」。這種錯誤容易查證。
Potemkin理解則更難發現。它不是亂說，而是裝得很像懂。你看到一個正確定義、一段合理解釋，卻沒法確定模型是否能正確應用。
這是語意層次的幻覺，更危險。
我們需要新一代的評量方式
這項研究的貢獻在於：它指出目前我們信任的標準測驗，在AI面前可能失效。我們過度簡化了「理解」的意義。
只看答題表現，不足以判定AI是否真的掌握概念。我們需要新的方法，能測試概念一致性、推理穩定性、使用靈活性。
未來，AI的訓練不該只是追求高分，而應致力於建立一致且可解釋的知識結構。
結語
Potemkin理解就像一面鏡子，照出AI表現背後的虛假外衣。
這不是語法問題，不是記憶錯誤，而是深層結構不一致所造成的幻象。高分，不代表高智。答對，不代表懂。
我們該追求的是能推理、能解釋的AI，而不是只會考試的AI。
參考資料：
Mancoridis, M., Vafa, K., Weeks, B., & Mullainathan, S. (2025). Potemkin understanding in large language models (arXiv:2506.21521v2). arXiv. https://arxiv.org/abs/2506.21521
