近年來，生成式 AI模型如GPT-4和Midjourney引發了全球關注，它們展現了驚人的生成能力，能夠以令人信服的質量輸出文本和視覺內容。然而，與此同時，人們也開始關注這些模型是否能夠理解它們所生成的內容。這引發了一個有趣的問題，即AI能否理解自己生成的東西。

　　一項最新的研究指出，生成式AI模型存在一個悖論，即它們的生成能力似乎比理解能力更為出色。研究者通過對比實驗發現，這些模型在生成任務上往往能與人類相媲美甚至勝過人類，但在理解生成內容方面表現不及人類。這一發現引發了對模型的能力配置與人類的智能配置之間的不一致性的討論。

　　具體來說，研究者通過兩種實驗設置來檢驗生成模型的理解能力。第一種是選擇性實驗，即模型在同一任務的判別版本中選擇正確回復的能力。第二種是詢問性實驗，即模型在回答與生成內容相關的問題時的準確性。結果表明，模型在選擇性實驗中表現良好，但在詢問性實驗中經常出現錯誤，這表明其理解能力低于人類。

　　這一研究的意義在于，它揭示了模型的生成能力與理解能力之間的不一致性，即模型可以創造內容但無法完全理解。這意味著現有的智能概念可能無法直接應用于AI，盡管它們在許多方面似乎模仿了人類智能。因此，研究者呼吁在深入研究人工智能和認知時要謹慎，因為看似專家級的類人輸出可能掩蓋了非人類的機制。

　　綜上所述，生成式AI悖論強調了一個有趣的概念，即AI模型可以創造出自己可能無法完全理解的內容。這個悖論對人工智能的未來發展提出了一些重要的問題，強調了理解的局限性以及生成能力的強大。它為AI研究提供了一個新的視角，鼓勵將模型作為人類智能的有趣對立面來研究，而不是簡單地將其視為平行的對立面。