赵磊：人工智能到底讲不讲逻辑？

一、权威结论

AI到底讲不讲逻辑？这是一个有争议的话题。

汪丁丁教授最近撰文说：

——“我与北大计算机系1989年毕业生王培（目前是世界通用人工智能学会的唯一华人副会长）于两年前就达成了共识：大语言模型（LLMs）目前的研发思路是错的，我早已说过，第一流的人工智能专家王培教授也完全赞成我的朋友圈评论。我在这里稍许科普一次：这些LLMs的技术核心就是所谓‘预训练阶段’，在这一阶段，它们必须训练自己能从‘优质’（如辛顿所言‘优质’诱致了失稳弊端）输入数据以足够高的准确率预测下一个数据token，这就是所谓‘统计预测’，与逻辑毫无关系。”[注1]

既然“第一流的人工智能专家王培教授也完全赞成我的朋友圈评论”， 那么断言AI的运思“与逻辑毫无关系”，这个结论具有相当的权威性。

然而，权威结论未必不能商榷。

我不是AI的业内人士。对于汪教授的结论，我心存尊重的同时亦有如下困惑，提出来请方家赐教。

若有冒犯，伏请海涵。

二、规律与路径

要搞清楚AI的运思讲不讲逻辑，首先就得搞清楚什么是逻辑。

所谓逻辑，指的是人类思维应当遵循的规则或规律。汪丁丁在这里说的逻辑，指的是形式逻辑。正如汪教授所言，形式逻辑有三大定律：同一律、矛盾律以及排中律。

逻辑思维的定律总是体现在逻辑思维的过程中的。也就是说，在人类的思维过程中，形式逻辑的三大定律是通过具体的推理过程得到贯彻的。

我要提醒大家注意，在思维过程中，贯彻形式逻辑三大定律的推理过程有如下路径：归纳和演绎，分析和综合，具体和抽象，逻辑和历史。

在这里，我以归纳和演绎为例。

那么什么是归纳，什么是演绎？

三、推理离不开逻辑

简单说，归纳和演绎是人类思维的推理方法（有人还把推理分为：演绎推理、归纳推理、类比推理、溯因推理……等等）。

所谓归纳，就是从一系列具体的事实中概括出一般原理（跟演绎相对应）；所谓演绎，就是从一般原理出发推导出某个具体结论（跟归纳相对应）。

比如“水果”这个称谓，是人类通过观察大量的苹果、香蕉、梨子……等等具体的植物果实之后，归纳出来的一般范畴。在归纳过程中，人类必须运用形式逻辑的定律，否则就无法完成归纳过程。

再如“梨子是水果”这个结论，是人类从水果的一般规定中，演绎出来的具体结论。在演绎过程中，人类必须运用形式逻辑的定律，否则就无法完成演绎过程。

我举一个例子，为什么人类不会把哺乳动物归纳或演绎成水果呢？因为，哺乳动物的特征与水果的特征不仅不一致（同一律），而且互相矛盾（矛盾律）。

我要强调的是，归纳和演绎并不是与逻辑无关的两种思维过程，而是贯彻了逻辑定律的两种推理方式。

很多人（比如汪丁丁教授）把归纳和演绎与形式逻辑割裂开来，窃以为这是对归纳和演绎的误读。

除非思维主体是精神病患者，除非你不进行归纳和演绎，但凡是正常的思维过程，其归纳和演绎都自觉或不自觉地会遵守形式逻辑的三大定律。

四、概率不讲逻辑吗？

以上讨论的是人类思维，现在回到人工智能上来。

虽然AI 的算法、算力和数据都是人类赋予的，但是AI的训练过程和运思过程，同样是AI观察大量数据的归纳以及演绎的过程，这个过程得出的判断，同样是AI遵循形式逻辑三大定律的结果。

我冒昧地问一句：如果不讲逻辑，AI的自我学习又从何说起呢？如果不讲逻辑，AI的深度学习又何以可能呢？

我注意到，汪丁丁断言AI“与逻辑毫无关系”的理由，是AI的运思属于“统计预测”（注3）。也就是说，“统计预测”不讲逻辑。

“统计预测”真的不讲逻辑吗？

所谓“统计预测”，其实就是根据概率做出预测。概率，亦称“或然率”，它反映的是随机事件出现的可能性大小。

问题是，概率与形式逻辑之间有着割不断的内在关系。说白了，概率本质上就是归纳法的运用，而归纳和演绎过程离不开形式逻辑的三大定律。

既然逻辑是关于思维的规律（形式逻辑的三大定律就是思维规律的题中之义），那么但凡是正常的思维——不论是人类的思维还是AI的思维，概莫能外。

即便AI的思维是借助概率来完成的，也得讲逻辑。

恕我直言，凭什么概率思维就可以不讲逻辑呢？

四、幻觉源于数据

或问：既然AI的运思过程中有逻辑，那么为什么AI会出现“幻觉”呢？

所谓AI的幻觉，指的是真实世界没有发生的事情，AI会凭空编造出来。人工智能专家将AI 的这种“编造能力”，称之为“AI的幻觉”。

AI之所以会产生幻觉，汪丁丁教授归咎于没有逻辑：

——“最致命的缺陷在于，因为缺乏逻辑能力，它们无从推断任何命题是否符合逻辑，这是它们‘幻觉’的根源。”[注2]

在我看来，AI的幻觉并不在于AI不讲形式逻辑，而是在于AI所观察的数据有很多并不是真实的，而是虚假的。

换言之，AI产生幻觉的根源，并不是逻辑问题，而是数据问题。如果数据是虚假的，即使AI的逻辑再强大，也只能得出错误的结果。

倘若AI的幻觉真的根源于逻辑的缺乏，那么我们面临的问题，就绝不是“AI的结论是否真实”，而是“AI的运思是否正常”了。

所以，AI发展面临的真正危机，并不是讲不讲逻辑的问题，而是数据的真假问题。

五、汪丁丁的警告

值得关注的是，针对数据的真假问题，汪丁丁说：

——“其次，也相当关键：这些大语言模型结束预训练之后，在回答用户提问时，不能到图书馆去读专业书籍（尽管有许多免费的电子版），它们只是在网上检索免费文章。谷歌研发的模型由于有谷歌电子图书馆的支持而占据优势。由于不能阅读专著，它们提供的医学建议，很大程度上来自药厂的商业炒作文章，当然也有公开发表的免费研究报告。我问它们，为何不能读我发表的讲义，它们回答：因为没有这样的指令（版权保护）。”[注3]

于是汪教授发出如下警告：

——“未来二十年，资本的贪婪本性+AI对金钱的饥渴，让我有把握预言，人工智能将继续在目前的错误路线上演化。因此，我建议诸友努力积累自己的‘人类原创数据’并努力保护它们不被AI‘爬虫’盗取。坚持到2030年，那时，根据预测，50%以上的数据将由AI生成，所谓‘合成数据’。互联网于是死亡，人类的多数成员将不再相信‘合成数据’，他们只旁观AI在互联网上自说自话。……于是它们的幻觉将越来越多，以致最终不再被人类相信。”[注4]

汪丁丁关于“它们的幻觉将越来越多，以致最终不再被人类相信”的警告，值得人们重视。

如何让AI获得可靠且真实的数据和资料，这已经成为事关人工智能发展前途的重大难题。

六、形式逻辑的家

有人认为，“自从创立了形式逻辑之后，人类才能正确地进行思维”。

对于这个说法，我有条件地同意。

其实，不是因为人类总结出了形式逻辑，思维才得以存在；而是因为思维的存在，人类才总结出了形式逻辑。

分析哲学大师维特根斯坦说：“语言的边界就是思维的边界”。

这句话与海德格尔“语言是存在的家”，有得一比。

在我看来，形式逻辑的边界，就是归纳演绎的边界。

归纳和演绎，乃是形式逻辑的家。

七、还有辩证逻辑

最后补充一点：思维过程中的逻辑，并非仅仅只有形式逻辑。正确的思维离不开辩证逻辑。

计算机和AI是否以及能否具有辩证逻辑？这是一个很有意思的话题。

对此，我在《马克思主义政治经济学何以“实证”》，以及《马克思的实证何以如此特别？》等论文中，已经有过讨论（分别载于《政治经济学评论》2020年第1期，以及《政治经济学评论》2021年第7期）。

此处就不再赘言了。

【注释】

[注1、2、3、4]:汪丁丁《关于目前流行的大语言模型的深层弊端》，载《新经济学家智库》2025年8月14日。

（作者系西南财经⼤学教授、博士生导师；来源：昆仑策网【原创】，作者授权首发，修订发布；图片来自网络，侵删）

电子邮箱：gy121302@163.com

更多文章请看《昆仑策网》，网址：

http://www.kunlunce.cn

http://www.kunlunce.com