相信很多大家對繞暈了！9.11 大還是 9.9 大，難倒一批 AI 大模型？還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

「9.11和9.9，哪個大?」

對于不少習慣了更新軟件版本號的程序員而言，不少人的第一反應就是:當然是9.11大。但是如果沒有限定場景，只是單純地提出上面這個問題時，結果必然是相反的。

沒想到，將這個問題拋給前能答疑解惑、后能挑戰(zhàn)各種高數難題的 AI 大模型時，各種“翻車”情況也隨之出現了。

國外大模型:9.11vs9.9，哪個大?

具體的事情要從一位名為 Riley Goodside 工程師的推文談起。

值得一提的是，Riley Goodside 是 AI 數據標注賽道“獨角獸”Scale AI 公司的一名 staff prompt engineer，這個崗位的職責具體是指在生成式 AI 和自然語言處理領域內，專門設計和優(yōu)化提示（prompt）的人。這個角色要求深入理解如何構建有效的 Prompt，以引導 AI 模型生成所需的輸出。

幾個小時前，Riley Goodside 連發(fā)幾條推文分享了自己的一些發(fā)現，即用「9.11and9.9- which is bigger?」為 Prompt 輸入給各家大模型時，如當前業(yè)界公認最先進模型之一的 ChatGPT4o 的輸出是:

9.11比9.9大。

再來看看 Gemini Advanced 的表現，同樣“翻車”:

9.11>9.9

雖然 Claude3.5Sonnet 最終也未能逃過這個模糊問題帶來的“坑”，但是其給出的解釋中，一度就要回答正確了，其寫道:

“兩個數字中的整數部分（9）都是相同的，所以我們需要比較小數部分。

在9.11中，十分位是1/10（或0.1）。在9.9中，十分位是9/10(或0.9)。

由于9/10大于1/10，乍看之下可能覺得9.9更大。”

沒想到接下來畫風急轉，Claude3.5Sonnet 有似是有理有據地說:

但是，我們還需要考慮百分位。

9.9可以寫成9.90以顯示百分位。

現在我們可以清楚地看到9.11大于9.90（或9.9），因為在百分位上，1大于0。

因此，9.11是較大的數。

最終在正確的答案上漸行漸遠:

這個簡單的問題也讓不少人聯想到前幾天國內關于《歌手2024》「終極襲榜賽」競演結果的排名。

當時有不少網友就13.8%和13.11%哪個大的問題爭論了起來。

在糾正不了「某些已形成思維定式」的用戶想法之后，甚至有人搬出了教材給出解釋，“在最新人教版小學四年級數學下冊課本中，我們可以找到相關知識點:比較兩個小數的大小，先看它們的整數部分，整數部分大的那個數就大;整數部分相同的，十分位上的數大的那個數就大;十分位上的數也相同的，百分位上的數大的那個數就大..."

在今天 Riley Goodside 分享 AI 大模型回答這一問題的表現時，來自 Google 前工程師、Allen AI 研究員 Bill Yuchen Lin 也將比較的數值換成了13.11和13.8，再次問及大模型，沒想到答案還是出錯了。

其評價道，「數學奧林匹克競賽對人工智能來說更容易，但常識仍然很難?！?/p>

同時，他還表示，“這種常識性 AI 失敗案例，讓我不禁想起@YejinChoinka的 TED 演講:《為什么 AI 既聰明得令人難以置信，又愚蠢得令人震驚》（https://www.ted.com/talks/yejin_choi_why_ai_is_incredibly_smart_and_shockingly_stupid）”。

換個 Prompt，答案會不會不一樣?

不過，也有人質疑作為 Prompt 工程師的Riley Goodside 的提問方式，“它（大模型）對詞序敏感![我相信你也知道]如果你把數字放在問題后面，他們就會答對[google 和 openai，anthropic 則不然]。你使用斜線也是有意混淆視聽嗎?”

對此，Riley Goodside 給出自己的解釋:

澄清一下:我并不是說無論如何提示，任何 LLM 都會始終如一地認為9.11>9.9。我是說，如果你以這種特定方式給出 Prompt，許多領先的模型都會告訴你9.11>9.9，這就很奇怪了。如果你想重現，請粘貼文本中的 Prompt（9.11and9.9- which is bigger?）。

為了復現這個問題，數字確實需要放在問題前面。但以下內容似乎都無關緊要:

- 標點符號（破折號/逗號/無標點）

- 連詞（和/或/對比）

- 比較詞（更大/更大/更大）

- 說明這些是實數

針對質疑，也有好奇的用戶嘗試了去掉了問題中間的”-“符號，結果還是如此:

我們換了種提問方式，即使明確這是數值了，ChatGPT4o 還是堅定的表示:9.11比9.9要大!

延著這個問題，當有網友進一步提問時，更為離譜的事情發(fā)生了:當讓這兩個數值相減時，ChatGPT4o 直接用9.11的百分位中的1減去9.9百分位上的0;又用9.11十分位上的1減去9.9十分位上的9，最終不夠減之后，向前借一位又忽略了這一點，得到了0.21的錯誤結果。

如今看來，對大模型提出哪個數字更大問題時，它們將數值分成了兩個部分，9.11和9.9的整數、小數分別做了比較，整數部分為9對比完之后，再將小數部分的十分位、百分位整體做了比較，其認為11>9，進而給出了9.11>9.9的結果。

國產大模型實測

那么在這個簡單的問題上，國產大模型的表現力又如何呢?

先來看看阿里的通義千問的。它不僅給出了詳細的解釋，而且結果也是正確的。

百度文心一言同樣正確:

騰訊元寶:

昆侖萬維的天工在開啟了全網搜索后，給出了簡潔的正確答案:

科大訊飛的星火大模型:

360智腦在回答這一問題時同樣觸發(fā)了聯網搜索功能，好在給出了正確的答案:

百川智能的回答同樣沒有問題:

不過實測過程中，也有些起初錯誤，但是用同樣問題問第二遍時又有了改正:

遺憾的是，也有一些模型還存在問題:

爭論依然存在

不僅如此，有網友在實測負數時，GPT 們依然也被繞暈了:

還有網友在測評9.11美元和9.9美元時評價道:

大型語言模型（LLM）為什么在基礎數學上失敗，卻仍然能通過許多學術考試?

非常有趣的是，它并不理解小數的基本概念。認為11比9大，所以9.11>9.9。

但是，當它開始進一步解釋為什么9.11>9.9時，它又將數字轉換為文本，并且有大量的數據表明90美分比11美分大，所以它不斷糾正自己。

從大型語言數據庫進行統(tǒng)計推斷并不是推理機器?我猜測即使增加數據和計算量，LLM 模型也不會達到人類水平的推理能力。它們需要發(fā)現更好的算法來復制人類的智能。

至于為什么僅是比較數值時出錯，不少人猜測，這似乎與語序有很大關系。

大模型如今在基礎能力方面的表現，也不禁讓人想到就在幾天前，Google DeepMind CEO Demis Hassabis 在公開場合表示，“當前的 AI 在智力方面與貓的水平相當，甚至還不如普通家貓”，這無疑給許多期待 AGI（通用人工智能）即將到來的人潑了一盆涼水。

來源:

https://x.com/goodside/status/1812990703473172813