近日，來自哈佛大學、布朗大學以及圖賓根大學研究者們，共同發表了一項關于Transformer模型與人類認知處理相關性的研究論文：

——《Linking forward-pass dynamics in Transformers and real-time human processing》

意譯過來就是：Transformer模型的“思考過程”與人類大腦實時認知的奇妙相似

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換句話說，它想搞清楚一個“老問題”：AI模型的內部處理過程，和人類大腦的實時認知，有多少相似？

過去我們研究AI和人類的相似性，最常見的做法是什么？“看結果”：讓AI做題，看它答對多少，概率分布和人的選擇對不對得上。例如，讓GPT寫作文、識別圖片、做邏輯推理，然后對照人類的數據，得出一個“AI越來越像人了”的結論。

但這其實只是表象。

想象一個場景：在答一道不太確定的選擇題，先想到了一個看似正確的選項，但又覺得不太對，猶豫半天，才最終敲定答案。AI模型也一樣，也許在中間某一層，更傾向于一個“直覺答案”，但再往后，才被訓練出來的知識“糾正”了過來。

問題來了：AI和人類，不只是最后的選項，連中間的“掙扎”和“轉變”也能被對齊嗎？

這篇論文的作者，換了個角度：不只看AI模型的輸出，還要扒一扒Transformer每一層的“處理動態”，與人腦處理信息的“實時軌跡”是否能對上。

1.AI和人腦，真的在“想”同一件事嗎？

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圖注：方法概述。用Transformer模型中得出的過程性指標預測人類處理負荷和行為反應指標的能力。

論文作者把Transformer每一層的輸出和變化都做了記錄，提出了一系列“處理負載”的指標：

• 不確定性（entropy）
• 信心（log probability）
• 相對信心（正確vs直覺答案）
• boosting（模型在某一層對正確答案的主動“拉高”）

這些東西聽起來很技術，但可以簡單理解為：AI每一層都在“思考”，每過一層，它對答案的信心發生了一點點變化。

有的題，AI一上來就很有把握，信心很快升高；有的題，AI在中間反復徘徊，甚至先押錯，再修正。

這和我們人類做題的“熟練-猶豫-反應慢-反悔-最終確定”是不是很像？

2.實驗結果：AI和人類“走彎路”的相似瞬間

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圖注：研究中分析的人類任務示意圖。(a) 回憶（自由回答）首都名稱。(b) 識別（強制選擇）首都名稱。(c) 通過鼠標移動對典型和非典型動物實例進行分類（Kieslich 等, 2020）。(d) 判斷三段論推理的邏輯有效性。(e) 對分布外圖像進行物體識別。

論文做了幾個個實驗，分別對應不同的認知任務和人機對比：

1)“首都殺手題”——AI和人類的集體下意識。

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圖注：研究1a（回憶首都），Llama-2 7B模型。(a)-(d) 基于模型各層計算的處理指標。(e) 各指標相較于基線模型的BIC差異。數值越高越好。星號表示統計顯著。

比如，美國州首都題。這題在答題界有個綽號，叫“首都殺手”：

• 出題人問：“伊利諾伊州的首都是哪？”
• 人類幾乎下意識地想說：“芝加哥！”
• 然后突然一個激靈，想起，“不對，是斯普林菲爾德！
  

以為這樣的“反轉”只有人類會有？其實AI也會！

論文里的Llama-2模型，每一層都像個小AI腦細胞在投票。結果顯示：在模型的中間層，AI的信心值一度“押寶”在芝加哥上，就像腦海里那個脫口而出的錯誤答案。可到了后半程，隨著層數加深，AI忽然“剎車”，把信心轉回了斯普林菲爾德。這就是AI和人類都在“下意識→反思→修正”的本能流程里打了個滾。

更絕的是，有的試題AI和人類都“執迷不悟”。比如問“澳大利亞首都”，一堆人寫悉尼，一堆AI也把概率壓在悉尼上，最后才有一部分“覺醒”，想起是堪培拉。

2)“鯨魚歸屬”——鼠標和神經元一起漂移

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圖注：研究2（動物實例分類），Llama-2 7B模型。(a)-(d) 基于模型各層計算的處理指標。(e) 各指標與基線模型的BIC差異，數值越高越好。星號表示統計顯著。

再看動物分類題。問：“鯨魚是魚還是哺乳動物？”人類是不是腦子里先蹦出來“魚”，又覺得哪里不對，才慢慢改口？

• 人類實驗里，受試者的鼠標先朝“魚”方向飄過去，走了一小段“彎路”，再折回“哺乳動物”，畫出一條漂亮的“糾結弧線”。
• AI模型內部，“信心”指標在前幾層也更偏向“魚”，直到后面層數才被訓練出的知識拉回“哺乳動物”
  

有趣的是，AI和人類不僅選項重合，連“走神”的路徑也同步：人類在鼠標上徘徊的那一秒，AI在網絡里也“猶豫”著。

3) “邏輯陷阱”——AI和人類被套路的瞬間

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圖注：（三段論推理中的內容效應），Llama-2 7B模型。(a)-(d) 針對邏輯結果與先驗信念一致的題目，基于模型各層計算的處理指標。(e)-(h) 針對引發“內容效應”的題目（即邏輯結果與先驗信念不一致），基于模型各層計算的處理指標。(i) 各指標及數據子集與基線模型的BIC差異，數值越高越好。由于EntropyLayer和BoostLayer在所有題目中的數值相同，因此未進行比較。

再來點燒腦的。經典的三段論邏輯推理題：

“所有A是B，所有B是C，那么所有A是C嗎？”

人類本來邏輯在線，但題目稍微摻點“常識偏見”，比如“所有有翅膀的動物會飛，所有會飛的動物能上天，所以所有有翅膀的動物都能上天嗎？”大腦會直接被“常識”帶偏。

AI也是。論文里發現：只要題目設計得足夠“繞”，AI和人類一樣，都在中間層“陷入迷霧”，先押寶在那個直覺答案上，過了幾個“腦回路”，才慢慢拉回正軌。

4)“圖片辨認”——AI和人類都在“霧里看花”

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圖注：OOD物體識別，ViT-Base模型。(a)-(b) 基于模型各層計算的處理指標。(c) 各指標分組與基線模型的BIC差異，數值越高越好。

視覺任務上也是同理。比如一張加了馬賽克或奇怪濾鏡的貓咪圖片，問“這是啥？”你可能先說“狗？”，再揉揉眼睛，才發現是“貓”。

AI的Vision Transformer也是這樣，剛開始層級信心分布很分散，也許更偏向“狗”，但隨著層數推進，才慢慢聚焦到“貓”這個類別。

有沒有發現？AI和人的“迷茫-清醒”過程竟然如此一致。

3 .OMT：應該關注AI內部的“思考過程”

我們一直用AI做“黑箱”——輸入-輸出，像函數一樣。但這篇論文告訴我們，也許更值得關注的，是AI內部的“思考過程”。

AI在遇到難題時，真的會“走彎路”，和人一樣“卡殼”；不同的任務，不同的模型規模，AI的“思考路徑”也會變化；這種“動態過程”不是專為模仿人類設計，而是AI自然訓練出來、為了完成任務自己學會的“捷徑”；

這意味著，也許我們能用AI，去發現哪些刺激、哪些設計會讓人類更難處理，甚至反向指導人類實驗設計。

輸出只是終點，過程才是靈魂。