人類擅長“如果 A 則 B”，AI 擅長“這個像那個”。邏輯推理？對它來說是一場災難性的認知挑戰。

前言

在實際使用 AI（尤其是大型語言模型，比如 GPT、Claude、Gemini 等）時，我們常發現一個詭異的現象：它們文采斐然，甚至能講出笑話，但一旦問點小學奧數或邏輯問題，就集體宕機。

例如這個經典問題：

小明比小紅高，小紅比小華高，請問誰最高？

AI 有時會給你“華哥最矮，但不一定是最高”的謎語人答案。

這就引出了本文要講的核心問題：

一、語言模型本質上是“統計填空機”

來看個簡單例子

我們隨便用一個 Transformer 構建一個簡化版語言模型：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizermodel = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')input_text = "小明比小紅高，小紅比小華高，請問誰最高？"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')output = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=False)
result = tokenizer.decode