人工智慧大騙局：一位資深科學家的當頭棒喝
1. 引言：喧囂的炒作與清醒的警鐘
在當今這個被人工智慧（AI）話題徹底佔據的時代，一位科學界的重量級人物正對這場狂歡發起猛烈的抨擊。他不是別人，正是 Ramón López de Mántaras——西班牙乃至全歐洲在 AI 領域的頂尖權威之一。擁有數十年深厚研究背景的他，正以一位內部人士的視角，向我們揭示一個令人不安的真相。
Mántaras 直言不諱地指出，這股席捲全球的風潮，本質上是一場被極度誇大的「大規模行銷活動」（campaña de marketing a gran escala），而大眾正在被「蒙蔽」（tomando el pelo）。他一針見血地提醒我們，無論其表現多麼驚人，AI 的核心依然不變：「這不過是軟體」（es software）。這句話不僅徹底否定了 AI 擁有任何形式的意識，更為全文設定了核心衝突——即市場的過度吹捧與冰冷科學現實之間的巨大鴻溝。
要理解這場騙局的根源，我們必須首先回到一切的起點，從一個致命的語義陷阱開始。
2. 拆解「智慧」：一個致命的語義陷阱
這場大規模混亂的核心，始於一個根本性的錯誤。在 Mántaras 看來，早在 1956 年「人工智慧」這個名稱被創造出來時，就埋下了一顆語義的定時炸彈。這個極具擬人化色彩的術語，不僅誘使我們將人類特質投射到機器上，更為後續數兆美元的市場炒作提供了最完美的行銷外衣。
Mántaras 強調，目前的 AI 在人類的意義上並非真正的「智慧」。他引用 AI 先驅 Marvin Minsky 的「手提箱詞彙」（Suitcase words）概念，來解釋這個問題的嚴重性。像「智慧」、「思考」、「學習」這類詞語，就像一個可以塞進各種不同含義的手提箱，其模糊性正是導致誤解的溫床，也是商業敘事得以乘虛而入的絕佳機會。
為了揭示其中的差異，我們可以對比兩種根本不同的語義學：
• 指稱語義學 (Semántica denotacional): 這是人類語言的基石。詞語與其在真實世界中所指代的對象之間存在著緊密的連結。當我們說「桌子」，這個詞連結的是我們關於家庭晚餐的記憶、木頭的觸感以及穩固性的概念。它是有根的。
• 分佈式語義學 (Semántica distributiva): 這則是大型語言模型（LLM）所擁有的「語義」。它完全缺乏真實世界的根基，僅僅是透過分析海量文本，計算出詞語之間的統計鄰近性。對 LLM 而言，「桌子」只是「椅子」、「木頭」和「吃飯」的統計學鄰居，一個完全沒有體驗、沒有記憶、沒有實體的符號。
Mántaras 的結論是，當前的 AI 系統由於缺乏一個「世界模型」（modelo del mundo），根本無法真正理解語言的意義。這種理解上的錯覺，同樣延伸到了它們的「推理」能力上，而一個巧妙的實驗，便足以無情地戳破這個假象。
3. 理解的幻覺：是「反芻」，而非「推理」
要揭開大型語言模型看似智能的表象，沒有比 Mántaras 所引用的技術論證更具說服力的了。一項針對西洋棋規則的反事實測試（Pruebas contrafactuales），無情地暴露了 LLM 運作機制的真相。
實驗設計堪稱精妙：
• 第一步： 在正常的西洋棋棋盤佈局下，研究人員向多個頂尖 LLM 展示合法的開局走法，模型的判斷準確率高達 90% 以上。
• 第二步： 接下來，他們對規則進行了一個極其微小的改動——僅僅將棋盤上「馬」與「象」的初始位置互換。
• 驚人結果： 在這個訓練數據庫中從未出現過的全新情境下，模型的準確率瞬間崩潰至 54%，這與隨機猜測（echar la moneda al aire）無異。
一個真正具備推理能力的系統，會在新規則下意識到「這是一種類似西洋棋但規則不同的遊戲」，並根據新規則進行判斷。LLM 的失敗，證明了它連這個最基本的抽象步驟都無法完成。它的答案並非來自於對規則的真正理解與邏輯推理，而僅僅是從其龐大的訓練數據庫中「反芻」（regurgitan）出最相似的模式。
「這對我來說是決定性的證據，證明它們在反芻，而不是在推理。」
—— Ramón López de Mántaras
這個實驗不僅揭示了技術的短板，更暴露了市場敘事與科學現實之間一道不可逾越的鴻溝。既然「智慧」如此脆弱，那麼驅動這股狂熱的，必然是比技術本身更強大的力量。
4. 誇大的經濟引擎：跟著錢走
當我們將視角從技術層面轉向社會經濟層面，這場 AI 狂熱的圖景就變得異常清晰。在 Mántaras 犀利的剖析下，Sam Altman、Elon Musk 等科技巨頭的領軍人物，都是「可疑人物」（nombres sospechosos）。
在他看來，這些人之所以不斷宣揚通用人工智慧（AGI）即將在 2026 或 2027 年到來，並大肆渲染 AI 可能帶來的「生存威脅論」，其背後有著極為現實的商業動機。像 OpenAI 這樣的公司仍在持續虧損，它們需要一個宏大甚至帶有末日色彩的敘事——一個被 Mántaras 斥為「完全錯誤」（completamente falso）的預言——來吸引維持其運營所需的「天文數字般的投資」（inversiones pero astronómicas）。
換句話說，「生存威脅論」更像是一種精心設計的「煙霧彈」（cortina de humo）。它的真正作用，是將公眾和監管機構的注意力從 AI 當下所構成的、真實且緊迫的風險上轉移開。在這些被無限誇大的末日威脅背後，正隱藏著一系列被刻意忽視的現實危險。
5. 我們忽視的真正危險：一幕便利的煙幕
當科技巨頭們將 AI 的威脅比作電力或車輪的發明時，Mántaras 坦言這讓他「毛骨悚然」（se me ponen un poco los pelos de punta）。這種誇張的類比，恰恰是為了掩蓋那些真實且迫在眉睫的威脅。這些危險並非遙遠的科幻場景，而是正在侵蝕我們社會根基的現實問題。
與那些被炒作的「末日論」形成鮮明對比的，是 Mántaras 指出的真正危險：
• 權力過度集中： 這才是權力失衡的真正樣貌——不是遙遠的超級智慧，而是當下由「半打」（media docena）大型科技公司對技術方向的絕對壟斷。學術界已在這場競賽中徹底失去了主導權。
• 資訊操縱與造假： 這才是對民主的直接威脅——不是終結者，而是深度偽造（Deepfakes）與大規模假新聞的泛濫，它們正以前所未有的規模侵蝕著社會的信任基礎，並對選舉公正性構成嚴重威脅。
• 偏見與歧視： 這才是演算法的內建暴力——不是機器暴動，而是由於訓練數據本身就包含了人類社會的既有偏見，AI 不僅會複製這些偏見，更會將其固化、放大，從而加劇社會不公。
• 驚人的環境成本： 這才是對地球的實際損害——不是機器佔領，而是訓練和運行大型模型需要消耗「驚人」（brutal）的電力與水資源。在氣候變遷日益嚴峻的今天，這是一個不可忽視的代價。
Mántaras 悲觀地認為，在當前的局面下，AI 帶來的「危害」（perjuicios）可能已經超過了它所創造的「益處」（beneficios），整個天平已經向負面傾斜。
6. 結論：呼喚批判性思維與一條新路
Ramón López de Mántaras 的觀點並非全盤否定 AI 的價值，而是一場對理性的緊急呼籲。他真正希望傳達的，是希望大眾能夠保持「批判性思維」（sentido crítico），不要輕易相信媒體上那些「AI 發現了...」、「AI 掌握了...」的聳動標題，並認識到其背後的軟體本質。
事實上，他對 AI 在特定領域的應用給予了高度肯定，尤其是在醫學與生物醫藥領域。像 AlphaFold 這樣的工具在蛋白質結構預測上取得的突破，正是 AI 作為強大輔助工具發揮巨大價值的典範，這也證明了他的立場是務實而非守舊的。對於未來，Mántaras 提出了一條更為穩健的發展路徑：將 AI 技術與機器人學深度結合，賦予其一個能夠與物理世界互動的「身體」（cuerpo）。他相信，只有透過真實的物理感知，AI 才有可能真正建立起世界模型並理解因果關係。
歸根究底，Mántaras 的警示並非反對技術，而是反對一場正在掏空我們批判性思維、扭曲公共話語、並將未來託付給少數利益集團的「行銷騙局」。當代價是真實的民主、環境與社會公義時，我們沒有權利再繼續被軟體的花言巧語所蒙蔽。
資料來源：YouTube 影片: "La gran mentira de la Inteligencia Artificial 🤖 | 🎙️ Ramón L. de Mántaras - Podcast IA ", Inteligencia Artificial 頻道。
