AI更擅长寻找答案而非质疑假设

当前的AI系统在探索大范围解空间方面越来越出色。它们能够生成多种方案、识别模式、优化结果，并且常常能给出人类需要更长时间才能发现的答案。但这引出了一个关于智能本质的有趣问题。大多数AI系统在一个由提示、目标函数、训练分布或一组假设定义的框架内运行。它们在这些边界内寻找答案的能力极为强大。然而，答案存在于问题的边界之内。问题不仅仅是为了获取信息，它定义了解决方案被允许存在的空间。人类许多最重要的突破并非因为找到了更好的答案，而是因为挑战了公认的假设。几个世纪以来，人们一直在寻找更好的蜡烛，但很少有人质疑光明是否需要火焰。几个世纪以来，人们一直在寻找更快的马匹，但很少有人质疑交通是否需要动物。当问题本身发生改变时，突破才出现。这让我思考，人类智能与人工智能之间尚存的差距之一，可能在于识别并质疑问题本身所隐含假设的能力。换句话说，AI可能会在探索解空间方面越来越高效，但仍需依赖人类来判断解空间是否被错误定义。你认为质疑假设与回答问题本质上是不同的，还是说这只是足够先进的AI系统最终会获得的另一种能力？