AI 真的聰明嗎？其實連「基礎運算」都可能做不到

想像一下：你今天正忙著撰寫一份重要報告，於是對旁邊聰明的 AI 秘書說：「幫我把昨天會議提到的數字加總，告訴我結果。」AI 立即用流利的語句給出了答覆。但如果計算結果有細微的偏差呢？或者，如果你在一分鐘後再次詢問同樣的問題，它卻給出了與剛剛完全不同的數字，那該怎麼辦？

我們常說生活在「聰明 AI」的時代，但一旦深入探究，就會發現這些大型語言模型（LLM，透過學習大量文本來生成語句的人工智慧）並不像我們想像中那樣具備完美的「智慧」。它們有時連非常簡單的邏輯都無法理解，進而導致嚴重的錯誤。

為什麼這個問題很重要？

AI 已經進入我們的世界，不僅能規劃學校的教育課程、編寫企業報告，甚至能代替人類進行程式開發。Mind Matters 警告說，教育現場正迅速轉向教師和學生都與 AI 聊天機器人溝通的環境。

問題在於，AI 非常擅長「裝作很懂」。根據 Hackernoon 的報導，當一名使用者詢問硬體效能時，AI 用非常專業且具說服力的邏輯進行了回答，但提供的技術資訊卻完全顛倒。這種工作處理方式最終會降低決策品質，導致企業營運陷入不穩定，引發「複雜性危機」。如 Hacker News 所述，盲目信任 AI 的回答，就如同盲信一位未經查證的專家。

簡單來說，AI 的本質是什麼？

為什麼看起來這麼聰明的 AI 會在基礎計算或邏輯上崩潰？

打個比方，AI 就像一位非常擅長攝影與演出的「模仿演員」。這位演員背下了無數劇本，因此在任何情況下都能說出聽起來頭頭是道的對白。然而，這位演員實際上並不會解數學題，也不知道數字的位置或大小代表什麼意義。DEV Community

若深入探討 LLM 的運作方式，它們並非將數字理解為我們看到的 1、2、3，而是將其拆解為無數的詞彙片段（Token）進行學習。Nate Silver 在這個過程中，數字之間的順序或邏輯層次被混淆了。結果，AI 並非在進行實際的「計算」，只是機率性地排列出上下文中看起來最合理的詞彙。DEV Community 我們對 AI 所期待的「智慧」與 AI 實際執行的「基於機率的單詞預測」之間，存在著巨大的鴻溝。

我們現在的位置：能信到什麼程度？

目前的 AI 模型具有以下致命的限制：

1. 幻覺現象（Hallucination）： 將不實資訊生成得如同真理般自信。Educative
2. 缺乏一致性： 在相隔僅幾秒的時間內再次詢問相同問題，可能會給出完全相反的回答。Mind Matters
3. 缺乏對物理世界的理解： 僅僅遵循文本模式，無法理解我們所處現實世界的物理定律或邏輯結構，從而犯下荒謬的錯誤。Hackernoon
4. 基礎邏輯失敗： 在處理反覆互動或帶有複雜限制條件的問題時顯得脆弱。Strange Loop Canon

Builder Society 論壇中不斷有批評指出，儘管 AI 在撰寫文章等基礎任務表現不錯，但連去除重複、數據整合等需要邏輯思考的基本工作都無法妥善完成。這顯示我們應將 AI 視為「工具」，絕不能將其推向「決策者」的位置。

未來會如何改變？

專家建議應擺脫 LLM 將成為萬能解決方案的幻想。Hacker News 未來的 AI 發展方向，看起來將不是試圖獨自解決所有事情，而是在必要時直接調用外部工具（如計算機、代碼執行器等）來解決問題。Hacker News

想像一下：當需要複雜計算時，AI 會主動打開計算機，得出精確數值，再根據該結果進行寫作。這種「協作型進化」將成為技術的未來。

最終，我們不應認為「AI 是完美的 Oracle（回答者）」，而應抱持著「我正在僱用一位非常有能力，但偶爾會說謊且邏輯不足的秘書」的心態。即便技術持續進步，由人類仔細核實 AI 生成的結果並做出最終判斷的習慣，在短時間內是不會消失的。Hacker News

參考資料

1. What can LLMs never do? - by Rohit Krishnan
2. AI Leaderboard 2026: Compare & Rank 300+ Top AI Models by…
3. Why LLMs Are Bad at Math, Explained Simply - DEV Community
4. Three Things LLMs Aren’t Great At (Yet) With Examples!
5. ChatGPT is shockingly bad at poker - by Nate Silver

6. [LLMs Are Bad at Good Things, Good at Bad Things

   Mind Matters](https://mindmatters.ai/2025/05/llms-are-bad-at-good-things-good-at-bad-things/)

7. [LLMs are still surprisingly bad at some simple tasks

   Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=45321983)

8. What are LLMs Bad At? And Why? - InfernoRed Technology Blog
9. A Simple Hardware Question Exposes the Limits of Today’s LLMs
10. LLMs - What aren’t they good for? - manhattanmetric.com
11. What are the limitations of large language models (LLMs)?
12. Limitations of LLMs: Bias, Hallucinations, and More
13. Ask HN: Are LLMs slowly making companies dysfunctional …

14. [Large Language Models (LLMs) Are Inherently Frail and Unreliable

    Mind Matters](https://mindmatters.ai/2026/01/large-language-models-llms-are-inherently-frail-and-unreliable/)

15. [This is one of the least interesting questions to ask LLMs. I wish it wasn’t so …

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=41699457)

16. [Ask HN: Anyone struggling to get value out of coding LLMs?

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=44095189)

17. [Two things LLM coding agents are still bad at

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=45523537)

18. [2025: The Year in LLMs

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=46449643)

19. [Current AI LLMs are so terrible. Basic task failure beyond writing, is everywhere.

    Builder Society](https://www.buildersociety.com/threads/current-ai-llms-are-so-terrible-basic-task-failure-beyond-writing-is-everywhere.9062/)

20. [What can LLMs never do?

    Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=40179232)