背景

這場討論源於一個看似簡單卻充滿陷阱的邏輯問題：當洗車場距離僅 50 公尺時，應該走路還是開車前往？這個問題被用來測試當前主流大型語言模型（LLM）的常識推理能力，因為從人類的物理常識來看，洗車必須將車輛移動至現場，但模型往往因過度關注距離的簡短而建議走路，忽略了任務的核心目標。

社群觀點

在 Hacker News 的討論中，社群對於 LLM 在此問題上的表現呈現兩極化的反應。一部分用戶認為這再次證明了模型本質上只是強化的自動補全工具，缺乏對現實物理世界的理解。他們指出，模型之所以建議走路，是因為在訓練數據中，50 公尺的距離通常與步行、環保或運動等標籤強烈關聯，而模型無法像人類一樣在腦中模擬洗車的實際流程。有網友戲稱，這就像是一個讀萬卷書卻從未踏出房門的 29 歲青年，雖然滿腹經綸卻缺乏基本的生活常識。

然而，另一派觀點則為模型辯護，認為問題本身存在語境缺失。有留言指出，如果車子已經停在洗車場，而車主只是去旁邊的加油站付錢，那麼走路回去確實是合理的建議。此外，部分用戶發現不同模型、甚至同一模型在不同次嘗試下的結果大相徑庭。例如，Claude Opus 4.6 或 Gemini 3 Pro 在某些測試中能正確指出必須開車，甚至帶點幽默地嘲諷除非使用者會隔空取物，否則車子不會自己變乾淨。這種不確定性引發了關於模型隨機性與訓練偏差的討論，有人認為這是因為模型被過度訓練要給出謙虛、對環境友善或不具強烈主觀偏好的回答，導致其在面對顯而易見的物理事實時顯得猶疑不決。

討論中也觸及了人工智慧與人類錯誤的類比。有網友提到，人類在面對某些認知反射測試時也常犯下類似的直覺錯誤，因此不應過度苛責模型。但反對者反駁，這並非單純的邏輯謬誤，而是模型根本沒有世界模型（World Model）的證據。隨著討論深入，不少人開始測試具備推理能力的模型，發現雖然加入思考鏈後正確率有所提升，但仍有模型在長篇大論的推理後依然得出走路的荒謬結論。這讓社群開始反思，目前的 AI 發展是否過於依賴補丁式的修正，而非真正的智慧演進。

最後，有網友提到這類陷阱問題往往在網路上瘋傳後，開發商會迅速將其加入訓練集進行修正，從而創造出一種模型變聰明的錯覺。這種貓捉老鼠的遊戲讓部分技術人員感到疲憊，他們認為真正的通用人工智慧（AGI）應該具備跨模態的理解力，能像人類一樣透過視覺化模擬來解決問題，而非僅僅在文字機率中尋找答案。

延伸閱讀

在討論過程中，網友提到了幾個相關的心理學與文化參考點。首先是認知反射測試（Cognitive Reflection Tests），這是一項研究人類如何克服直覺錯誤的學術領域。其次，有網友分享了著名的早餐問題（The Breakfast Question），用來對比人類與 AI 在處理假設性問題時的差異。在流行文化方面，留言者提到了蘇聯電影《宇宙青少年》（Teens in the Universe）以及《星際爭霸戰》（Star Trek）中，利用邏輯悖論或腦筋急轉彎來擊敗機器人的經典橋段，暗示這種對抗 AI 的思維早已存在於人類的想像之中。