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(jīqì)学习研究(yánjiū)中心发表论文《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》。论文作者包括谷歌(gǔgē)大脑联合创始人Samy Bengio（图灵奖得主Yoshua Bengio的弟弟）。

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

论文发布后引发AI圈热议，被(bèi)部分(bùfèn)观点解读为“苹果否定所有(suǒyǒu)大模型的(de)推理能力”。也有研究人员提出反驳，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，模型根本不是因为推理能力不佳而失败，而是(érshì)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理解推理模型(tuīlǐmóxíng)的优势与局限(júxiàn)》

苹果“炮轰”AI推理模型：所谓的(de)思考只是一种“幻象”

论文(lùnwén)指出，OpenAI、Anthropic、谷歌和(hé)DeepSeek等公司纷纷(fēnfēn)推出带有“链式思考(sīkǎo)”（Chain-of-Thought，CoT）能力的模型，并声称它们更接近“类人思维”。

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

苹果团队认为，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，通过判断模型最终答案是否正确(zhèngquè)来评估其能力，这种方式可能存在数据污染，即(jí)模型在训练时(shí)可能见过类似题目。此外，这些(zhèxiē)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谜题环境，包括汉诺塔、跳棋交换、过河问题和积木世界，通过精确控制(kòngzhì)谜题难度，来测试推理模型的推理能力(nénglì)。

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

推理模型(móxíng)并未解决模型能力瓶颈

实验结果显示，面对低复杂度任务，非推理模型比(bǐ)与之对应的(de)推理模型更准确(zhǔnquè)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，准确率为零。这表明，推理模型(tuīlǐmóxíng)并没有(méiyǒu)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与局限(júxiàn)》

面对难题(nántí)，直接“躺平”

同时(tóngshí)，研究还发现，随着问题复杂度的增加，推理模型在初期会投入更多的思考token。然而，当(dāng)问题难度达到(dádào)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(nèizài)的“缩放限制”。当它预感到问题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(tǎngpíng)”，减少思考(sīkǎo)的努力。

过度思考，连“抄作业”都(dōu)不会

此外，研究人员不仅关注最终答案(dáàn)，还分析了推理痕迹——即(jí)给出答案之前生成的(de)逐步“思考”过程。他们发现，在简单的问题中(zhōng)，模型往往在早期就找到了正确的解决方案，但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(cuò)路径，最终在“思考”的后期才(cái)找到正确(zhèngquè)的答案。但在高复杂度的问题中，准确度为零，推理变得混乱或不连贯。

更令人担忧的是，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，要求模型仅仅是“执行”这个算法。但(dàn)模型的表现没有任何改善(gǎishàn)，依然(yīrán)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？

苹果此次发布的论文在AI圈引发了(le)不小的争议。

AI研究者Lisan al Gaib在(zài)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(érshì)因为输出token限制。

也就是说，不是模型不会解答，而是无法输出如此多的(de)内容。

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

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

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？有很多(hěnduō)人能做到，但也(yě)有很多做不到。那么，那些(nàxiē)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，如果(rúguǒ)我是苹果CEO，看到我的团队(tuánduì)发表一篇只专注于记录当前方法局限性(júxiànxìng)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(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(chāoyuè)。赛程已(yǐ)进行两年，却一无所获，于是写了这篇(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：苹果(píngguǒ)官网截图

部分观点(guāndiǎn)认为，苹果发布质疑推理模型能力的论文是“吃不到(búdào)葡萄说葡萄酸”。

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

据外媒报道，此次WWDC上苹果在AI方面的更新不会(huì)带来太多惊喜。科技记者(jìzhě)马克·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(kěnéng)“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(duì)语音助手Siri进行“彻底重构”，新(xīn)Siri应该更聪明(cōngmíng)、更懂用户、能够理解并执行复杂任务。然而，一年(yīnián)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(tòulù)，苹果AI领域的进展不顺，部分原因在于(zàiyú)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(de)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(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(nǐ)必须(bìxū)与负责(fùzé)隐私的部门反复沟通协调才能推进工作。”