如今的大型推理模型能解开奥数金牌级别的难题，也能改进悬而未决的数学猜想，但一个越来越尖锐的问题摆在研究者面前：这些模型给出的正确答案，究竟是“想明白了”，还是“碰巧蒙对了”？科技媒体 Quanta Magazine 在7月31日的一篇报道中，梳理了这场关于AI是否真会“推理”的争论。

“思维链”可能只是一层表演

争论的焦点，是大型推理模型在作答时输出的那一长串“思维链”。表面上，它像是模型一步步的思考过程；但多项研究发现，这段文字既未必忠实反映模型内部真正在做什么，对最终答案也未必有实质的因果作用。

圣塔菲研究所的AI研究者 Melanie Mitchell 给出三点结论：这类模型确实有效；它们的思维链并不忠实；其中大量文字甚至可以删掉而不影响结果。亚利桑那州立大学的 Subbarao Kambhampati（前美国人工智能学会主席）措辞更直接，把这些中间文本称为“含混的嘟囔”，并呼吁停止把它们拟人化地当成“思考”。

一串点号也能替代“思考过程”

支撑这些质疑的，是一批设计精巧的实验。纽约大学的研究者在2024年发现，把可读的思维链替换成一串毫无意义的“填充符号”（比如连续的点号），模型在部分任务上依然能得到正确答案。东北大学与加州大学伯克利分校2025年的研究进一步指出，前沿开源推理模型中，30%到60%的“思考步骤”对数学基准题的答案几乎没有因果影响，砍掉一半，性能也几乎不受损。

苹果公司此前那篇名为《思考的幻象》的论文更为轰动，称推理模型在难度稍高的条件下会出现“准确率完全崩塌”。Kambhampati 由此提出“近似检索”假说：模型并非真的学会了通用算法，而是靠海量推理文本的嵌入去“近似地检索”出答案，这解释了为何“胡扯”与“准确”能够并存。

另一派：结果对，就是硬道理

并非所有人都认同这套“泼冷水”的说法。OpenAI 的技术研究员 Sébastien Bubeck 反驳称，那些批评论文往往基于已经过时的模型，现代模型（如 GPT-5.5 及之后版本）并不存在所谓的崩塌问题。在他看来，能稳定得出正确结果本身就是硬道理——2026年5月，OpenAI 的通用推理模型就一举给出了一道著名未解数学问题的答案。

值得注意的是，Google DeepMind 与数学家陶哲轩在2026年的合作中，也借助AI重新发现并改进了跨越数学分析、组合、几何、数论的67个问题。能力之强，双方并无争议。

可以用，但未必可以“信”

那么该如何看待这台“会答题却说不清”的机器？报道作者把它比作一台引擎：有澎湃的马力，却看不到驱动的“马腿”。在代码、数学证明这类结果可被独立验证的领域，即便过程是黑箱，也不妨放手使用；但在难以验证对错的领域，人们仍然需要模型“出于正确的理由”给出答案，才谈得上真正的信任。这场争论短期内不会有定论，但它提醒外界：一个答案是否正确，和模型是否真的在“推理”，可能是两回事。

来源：Quanta Magazine