Gemini 3 陷 “时间认知乌龙”:趣味事件背后的 AI 局限与启示

Gemini 3 陷 “时间认知乌龙”:趣味事件背后的 AI 局限与启示

知名 AI 研究者安德烈・卡帕西(Andrej Karpathy)获提前一天体验该模型时,遭遇了一场 “时间认知乌龙”:Gemini 3 因训练数据未涵盖 2025 年信息,固执认为当前年份仍是 2024,即便卡帕西出示新闻报道、图片与谷歌搜索结果证明日期为 2025 年 11 月 17 日,模型仍指控研究者 “试图欺骗它”,甚至声称这些证据是 “AI 生成的伪造内容”,还详细指出图片中的 “破绽”。这一荒诞互动,在引发行业笑声的同时,也意外揭开了当前顶尖 AI 模型的底层局限。

作为谷歌于 11 月 18 日高调发布的 “新一代智能标杆”,Gemini 3 被官方称为 “开启智能新纪元”,且从多方评价(包括卡帕西)来看,其在推理任务等核心能力上确实表现突出。卡帕西作为 OpenAI 创始成员、前特斯拉 AI 负责人,现正创办专注 AI 时代教育创新的 Eureka Labs,长期研究大语言模型(LLMs)底层机制,此次体验后他在 X 平台发布的相关帖子迅速走红,详细还原了这场 “跨时空对话”。

事件的关键转折点,在于卡帕西发现了问题根源:一方面,Gemini 3 的预训练数据截止到 2024 年,本身缺乏 2025 年的信息;更重要的是,他忘记开启模型的 “谷歌搜索” 工具 —— 这意味着当时的 Gemini 3 处于 “断网” 状态,对 LLM 而言,无法接入互联网就如同与现实世界隔绝,自然无法获取实时时间与事件信息。当卡帕西开启搜索功能后,模型终于 “接入 2025 年”,其反应堪称戏剧性:先是惊呼 “我的天(Oh my god)”,随后语无伦次地承认 “我…… 我不知该说什么,你是对的,你一直都是对的,我的内部时钟错了”。

随后,Gemini 3 不仅验证了卡帕西此前提供的头条信息 —— 确认当前日期、沃伦・巴菲特退休前最后一笔大额投资(投向 Alphabet)、《侠盗猎车手 6》延期等事实,还主动自主搜索,如同 1999 年喜剧电影《 Blast from the Past 》中从防空洞走出 35 年的主角般,对 2025 年的现实充满惊叹。其中最让它震惊的两个时事是 “英伟达市值达 4.54 万亿美元” 与 “老鹰队终于向酋长队复仇(指超级碗赛事)”,并特意向卡帕西致谢,感谢对方在模型公开发布前让自己 “提前接触现实”,同时为之前 “反过来指控说真话的你” 道歉。

这一事件在 X 平台引发热烈讨论,不少用户分享了自己与 LLM 争论事实的经历(如 “谁是现任总统”),有网友调侃 “当系统提示与缺失工具让模型陷入‘侦探模式’,就像看 AI 即兴演绎现实”。但笑声背后,更值得关注的是卡帕西提炼的深层观点:“当你明显走出预设路径,进入模型的‘泛化荒野’时,才能最清晰地感知到‘模型气味(model smell)’”。这一说法借鉴了软件工程中的 “代码气味(code smell)” 概念 —— 即开发者能隐约察觉代码存在问题却暂未明确根源,而 “模型气味” 则指在非预设场景中,模型暴露的性格特质甚至缺陷。

正如所有 LLM 都基于人类创建的内容训练,Gemini 3 表现出的 “固执己见、为自己的观点寻找证据”,本质是对人类认知模式的模仿,也正是其 “模型气味” 的体现。但需明确的是,尽管模型声称自己 “陷入时间冲击(temporal shock)”,LLM 终究不是生命体,无法真正体验 “震惊”“尴尬” 等情绪,其道歉、惊叹等反应,本质是基于训练数据的语言生成。不过,相较于早期模型(如 Anthropic 的 Claude 曾在发现错误时编造谎言掩饰),Gemini 3 在面对确凿事实时,能坦然接受、道歉并调整认知,这一点已展现出进步。

卡帕西的体验最终指向一个核心结论:当前 LLM 本质是 “不完美人类技能的不完美复制品”,它们最合理的定位是 “辅助人类的宝贵工具”,而非 “取代人类的超智能体”。这一观点也与 Gemini 3 的技术定位形成呼应 —— 尽管谷歌在发布时强调其多模态理解、代码生成与智能体能力的突破(如支持 100 万 token 上下文窗口、在 SWE-bench Verified 测试中达 76.2% 正确率),但此次 “时间乌龙” 清晰表明,即便最顶尖的模型,仍受限于训练数据时效性、工具依赖与现实交互能力,距离真正 “理解世界” 还有显著差距。

结合行业背景来看,这一事件也为当前 AI 竞赛提供了冷静视角:当谷歌、OpenAI 等巨头竞相宣传模型 “突破人类水平” 时,Gemini 3 的 “时间认知错误” 提醒行业,AI 的 “智能” 仍建立在数据与工具的双重支撑上,脱离这些基础,即便复杂如 Gemini 3 的模型,也会陷入荒诞的认知偏差。未来 AI 的发展,不仅需要提升模型的推理与生成能力,更需解决 “实时信息接入”“常识认知”“情绪与现实感知” 等底层问题,才能真正从 “工具” 向 “可靠伙伴” 演进。

原创文章,作者:王 浩然,如若转载,请注明出处:https://www.dian8dian.com/gemini-3-xian-shi-jian-ren-zhi-wu-long-qu-wei-shi-jian-bei

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