大语言模型的另一个缺陷是缺乏因果推理能力。史密斯表示，大语言模型擅长抓相关性，却难以理解因 果关系，规划能力有限。有些系统看似能做计划，其实只是根据预先设定好的步骤行动。"大语言模型 不会问自己：'如果我这样做，接下来会发生什么？'这也解释了为什么大语言模型有时会给出荒谬答 案。" 新华社新加坡1月29日电 专访｜人工智能同样需要"终身"学习——访人工智能促进协会主席斯蒂芬·史 密斯 新华社记者舒畅 人工智能（AI）下一步会如何发展？在人工智能促进协会主席、美国卡内基－梅隆大学机器人研究所 教授斯蒂芬·史密斯看来，答案可能藏在人类的学习方式里——持续乃至"终身"学习。 第40届人工智能促进协会年会近日在新加坡举行。史密斯在会议期间接受新华社记者专访时说，人工智 能近年来最引人注目的突破是大语言模型的崛起。经过海量数据训练，这类模型能理解和生成文本，甚 至处理更多类型的内容。"当前很多研究都是顺应这股浪潮，或者在其基础上探索新方向。" 当前的许多人工智能正是基于大语言模型，但史密斯认为，大语言模型存在局限。目前大多数大语言模 型通过训练形成基础模型后就被"冻结"，缺乏持续更新和"成长"。 因此史密斯认为，从这个 ...