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Dan Shipper认为，像GPT-4这样的人工智能模型可以在心理学等缺乏科学解释的领域取代人类直觉，主张即使没有完全理解，也要利用AI推动进步。

本文研究了大型语言模型（LLMs）跨语言解释中合理性与忠实性之间的权衡，发现以英语为枢轴的解释在跨度上与人类理由具有更高的一致性，但与原生语言解释相比，其因果忠实性有所降低。

本文探讨了科学实践中理解幻觉的概念，讨论了模糊语言、不完整的因果解释以及令人满意但不完整的解释如何导致科学家忽视更深层次的理解。