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(píngguǒ)机器学习研究中心发表论文《思考的幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型(tuīlǐmóxíng)的优势与局限》。论文作者包括谷歌大脑联合(liánhé)创始人(chuàngshǐrén)Samy Bengio（图灵奖得主Yoshua Bengio的弟弟）。

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

论文发布后引发AI圈热议，被部分观点(guāndiǎn)解读为“苹果否定所有大模型(móxíng)(móxíng)的推理能力”。也有研究人员提出反驳，认为苹果的测试方法(cèshìfāngfǎ)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：通过问题复杂性的视角(shìjiǎo)理解推理模型(tuīlǐmóxíng)的优势与局限》

苹果“炮轰(pàohōng)”AI推理模型：所谓的思考只是一种“幻象”

论文指出，OpenAI、Anthropic、谷歌和(hé)DeepSeek等公司纷纷推出(tuīchū)带有“链式思考”（Chain-of-Thought，CoT）能力的(de)模型，并(bìng)声称它们更接近“类人思维”。

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

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

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

图片来源：《思考的幻象：通过(tōngguò)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(móxíng)并未解决模型能力瓶颈

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

但当问题难度超过一定临界点时，两类模型性能均严重下降，准确率为(wèi)零。这(zhè)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(sīkǎo)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》

面对难题，直接“躺平(tǎngpíng)”

同时(shí)，研究还发现，随着问题复杂度的增加，推理模型在初期会(huì)投入更多的思考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(fāshēng)崩溃，思考不增反降。

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

过度思考，连“抄作业”都不会(búhuì)

此外，研究人员不仅关注(guānzhù)最终答案，还(hái)分析了(le)推理痕迹——即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了正确的解决方案，但随后(suíhòu)继续进行不必要的思考。

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

更令人担忧的(de)是，在汉诺塔任务中，研究人员直接在提示词中提供了完整的解题算法，要求(yāoqiú)模型仅仅是“执行(zhíxíng)”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(yǐn)争议：测试设计存在缺陷？

苹果此次(cǐcì)发布的论文在AI圈引发了不小的争议。

AI研究者Lisan al Gaib在复现(fùxiàn)论文(lùnwén)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。

也就是说，不是模型不会解答(jiědá)，而是无法输出如此多的内容。

GitHub软件工程师(gōngchéngshī)Sean Goedecke称，存在复杂性阈值并不意味着推理模型(tuīlǐmóxíng)“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(jiéguǒ)，模型很(hěn)早就决定数百个算法步骤太多了，根本无法尝试，因此它们干脆不开始(kāishǐ)。”

Sean举了(le)一个例子，“有多少人能坐下来(lái)正确地算出一千步汉诺塔？有很多人能做到，但也有很多做不到(búdào)。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Plenny the Liberator直言(zhíyán)，如果我是苹果CEO，看到我的(de)团队发表一篇只专注于记录(jìlù)当前方法局限性的论文，我会当场解雇所有参与者。

AI博主henry表示，“苹果作为世界上最富有的公司，拥有无与伦比(wúyǔlúnbǐ)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(sàichéng)已进行两年，却一无所获，于是写(xiě)了这篇(zhèpiān)论文说这一切都是不重要的。”

WWDC在即，苹果“酸(suān)了”？

图片来源(láiyuán)：苹果官网截图

部分观点认为，苹果发布(fābù)质疑推理模型能力的论文是“吃不到葡萄(pútáo)说葡萄酸”。

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

据外媒(wàiméi)报道，此次WWDC上(shàng)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，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(zài)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“彻底重构”，新Siri应该(yīnggāi)更聪明、更懂用户(yònghù)、能够理解并执行复杂任务。然而，一年过去，Siri的升级却迟迟未见实质性进展(jìnzhǎn)。

据多位前苹果员工透露，苹果AI领域的(de)进展不顺，部分原因在于公司内部领导(lǐngdǎo)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(jìshù)路线选择和隐私政策带来(dàilái)的双重影响。苹果一直以来引以为傲的“隐私至上”原则，在AI时代给其带来了一些新的负担。一位熟悉苹果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(kěnéng)遇到很多‘不(bù)’，你必须与负责隐私的部门(bùmén)反复沟通协调才能推进工作。”