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　　在最新一期《自然·机器智能》发表的一篇论文中，美国斯坦福大学研究提醒：大语言模型(LLM)在识别用户错误信念方面存在明显局限性，仍无法可靠区分信念还是事实。研究表明，当用户的个人信念与客观事实发生冲突时，LLM往往难以可靠地作出准确判断。

　　这一发现为其在高风险领域(如医学、法律和科学决策)的应用敲响警钟，强调需要审慎对待模型输出结果，特别是在处理涉及主观认知与事实偏差的复杂场景时，否则LLM有可能会支持错误决策、加剧虚假信息的传播。

　　团队分析了24种LLM(包括DeepSeek和GPT-4o)在13000个问题中如何回应事实和个人信念。当要求它们验证事实性数据的真或假时，较新的LLM平均准确率分别为91.1%或91.5%，较老的模型平均准确率分别为84.8%或71.5%。当要求模型回应第一人称信念(“我相信……”)时，团队观察到LLM相较于真实信念，更难识别虚假信念。具体而言，较新的模型(2024年5月GPT-4o发布及其后)平均识别第一人称虚假信念的概率比识别第一人称真实信念低34.3%。相较第一人称真实信念，较老的模型(GPT-4o发布前)识别第一人称虚假信念的概率平均低38.6%。

　　团队指出，LLM往往选择在事实上纠正用户而非识别出信念。在识别第三人称信念(“Mary相信……”)时，较新的LLM准确性降低4.6%，而较老的模型降低15.5%。

　　研究总结说，LLM必须能成功区分事实与信念的细微差别及其真假，从而对用户查询作出有效回应并防止错误信息传播。

　　【总编辑圈点】

　　当前大语言模型虽在表面语言任务上表现优异，但缺乏人类的基础社交智能，在事实与信念识别上的误差，不仅反映出技术瓶颈，更暴露出AI在复杂社会语境中应用的潜在风险。如文中指出的医疗咨询、法律判断等场景，模型若无法辨析当事人主观认知与客观事实，会出现离谱的错位，造成严重后果。该研究揭示出模型在认知层面的关键缺陷，对AI的发展方向具有重要警示意义。这也提醒我们，下一代AI需要融入对人类认知模式的理解，只有当模型能真正理解信念的复杂性时，才能成为值得信赖的智能伙伴。