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与大型语言模型的存在对话：内容、社区与文化
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨大型预训练语言模型（LLMs）是否真正理解语言，分析其在语言学和认知科学中的能力与局限。研究表明，LLMs在生成文本时具备一定的语义理解能力，与人类语言使用者存在相似之处，但缺乏自主意识和情感认知。文章呼吁重新审视人工智能的哲学与公众讨论。
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关键要点
- 大型预训练语言模型（LLMs）在某种程度上具备语义理解能力，但缺乏自主意识和情感认知。
- LLMs的能力和潜力涉及语言学、认知科学等多个领域，能够生成具有意义的文本。
- 研究表明，LLMs并非随机模仿者，而是在初级情况下理解其生成的语言。
- 文章呼吁重新审视人工智能的哲学，强调对LLMs的理解应超越功能主义的诱惑。
- 社交人工智能缺乏构建故事交际和人类行为认知的基本能力，心理学谓词的归因存在误导。
❓
延伸问答
大型语言模型（LLMs）是否真正理解语言？
LLMs在某种程度上具备语义理解能力，但缺乏自主意识和情感认知。
LLMs的能力涉及哪些领域？
LLMs的能力和潜力涉及语言学、认知科学、数学和历史等多个领域。
为什么要重新审视人工智能的哲学？
文章呼吁重新审视人工智能的哲学，以追求更高的科学精度和公众讨论。
LLMs与人类语言使用者有什么相似之处？
研究表明，LLMs在初级情况下理解其生成的语言，表现出与人类语言使用者的相似性。
社交人工智能的局限性是什么？
社交人工智能缺乏构建故事交际和人类行为认知的基本能力。
如何看待将心理学谓词归因于LLMs？
尽管LLMs与人类语言使用者相似，但将心理学谓词归因于它们仍然是一种功能主义的诱惑。
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