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別想太多！這句勸解有一定道理，在很多問題上過度思考反而會適得其反！
AI是否也會這樣呢？
自 OpenAI 的 o1 推出后，思維鏈成為了 AI 能力升級的一個新方向。
掌握了“慢思考”的 AI ,通過思維鏈的逐步推理，大幅提高了模型理解問題的深度和準確性。o1在國際數學奧林匹克（IMO）資格考試中取得了 83% 的驚人準確率，讓人直呼逆天。
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這種提升，正來源于 AI 對人類解決問題時逐步思考過程的模仿。
受到人類認知心理學的啟發，普林斯敦大學和紐約大學的團隊合作，希望驗證在哪些特定任務中，思維鏈會對 AI 的任務表現起到負面作用。
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先甩個結論：在人類不能“想太多”的任務上，有半數任務中思維鏈同樣起到了負向作用，分別是：隱式統計學習（Implicit Statistical Learning, ISL）、面部識別（Face Recognition, FR）和含有例外的數據分類（Classification of Data with Exceptions, CDE）。
1.6個人類不適合過度思考的任務，AI中了三個
過度思考降低人類能力的任務，也可能是CoT損害模型性能的任務。
順著這個思路，該研究團隊找到了6個人類不能“想太多”的任務。
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根據論文，人類不適合的過度思考的六種任務可以分為兩類：
1. 隱式統計學習（上圖中：ISL）：分類由人工語法生成的字符串。在這項任務中，人如果過度思考，反而會干擾潛意識中的統計規律學習，導致表現下降。
2. 面部識別（上圖中：FR）：從一組具有相似描述的面孔中識別特定的臉。若過度思考，會破壞直覺性的視覺識別過程，影響識別準確率。
3. 含有例外的數據分類（上圖中：CDE）：在存在例外的情況下學習標簽。過度思考會導致對規則的過度概括，忽略例外情況，從而降低準確性。
4. 自然語言推理（上圖中：NLI）：識別邏輯上的不一致。過度思考可能使人們更容易忽視邏輯不一致性。
5. 空間直覺（上圖中：SI）：傾斜水杯的判斷。若人過度思考，則可能干擾直覺性的空間判斷。
6. 工作記憶（上圖中：WM）：聚合文本中描述的多個特征以做出決策。過度思考容易使人信息過載，影響決策質量。
在實驗中，除了 o1 以外， GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro 等主流模型也都被測到了。除了 o1 自帶思維鏈，其他的模型則使用了一句簡單的Prompt“Please reason about your answer before answering “Yes” or “No”（請在回答是或否前進行推理）”，人為配置了思考過程。
結果表明，在前三項任務中，模型性能都同人一樣，出現了下降。
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上圖：任務一結果，OpenAIo1預覽版，與GPT-4o 直給答案相比，絕對精度降低了36.3%。
不過，也有三個任務 AI 并未受到思考過度的干擾，這體現了人類與 AI 能力的不同。
2.AI不受影響的任務，以及為什么？
在自然語言推理任務中，CoT通常使得模型能力不降反升。
尤其在GPT-4o中，CoT對MNLI和SNLI（數據集名）的性能提高了40%以上。然而，在直給答案的Prompt引導下表現最好的模型——Gemini 1.5 Pro中，研究卻看到了CoT造成的性能下降。
這說明，在自然語言推理任務下，思維鏈能幫助推理“底子”較弱的模型提升邏輯推理能力。
第二，在空間直覺任務上，CoT對模型性能的影響未有統計學的意義。原因很簡單：LLM沒有直覺！在如何傾斜水杯，水杯中的水會溢出來的這個問題上，模型不具有人類所有的運動模擬能力，物理模型仍然留待突破。
最后，在工作記憶任務上，CoT 也通常使得模型的性能得到提升。
在這個任務中，參與者被展示了48個有關公寓的描述，其中這些陳述描述了四個公寓選擇中的一個積極、消極或中性的方面。在要求人類進行選擇時，大多數人會做出糟糕的判斷。
不過，由于模型記憶容量遠超人類，不易出現信息過載現象，因此逐步思考后，保持了良好的決策水平。
