對推理模型興趣的興起
近期，人們對所謂的推理模型越來越感興趣，這些模型旨在模仿類似人類的思維過程（例如 OpenAI 的 o1、Deepseek 的 R1）。例如，這些模型已經能夠透過清晰的逐步推理，有效地解決數學問題和邏輯謎題。這些模型主要使用思維鏈（Chain-of-Thought, COT） 方法，將清晰的推理步驟嵌入訓練資料中。乍看之下，我們似乎終於能讓 AI 不僅能「回應」問題，更能真正地去「思考」複雜問題。
我們觀察到的實際限制
然而，根據我們 AI 產品團隊的實際經驗，這些模型仍然存在明顯的限制。
主要的挑戰在於這些模型高度依賴訓練資料本身，這限制了它們對未知情境或未明確涵蓋的場景的泛化能力。試想一下一個聰明但經驗不足的人，當你給予他一個全新的問題，要求他純粹透過推理解決，自然而然他會犯錯、誤解或產生不一致的答案——這與 AI 產生的「幻覺（hallucination）」非常相似。（幻覺現象介紹 by Vogue Business）
推理模型的價值所在
儘管如此，推理模型仍具備相當的價值。例如，它們在以下方面表現出色：
- 能將複雜的客戶服務詢問逐步分解，提供清晰的解決步驟
- 明顯提高客戶服務作業的效率
- 簡化通常繁瑣的人工提示工程（prompt engineering）流程
透過充足的上下文資訊，這些模型甚至能有效地處理和解決各種不同的問題，即便提示不夠明確或結構鬆散。
人類洞察力的重要性
然而，在打造穩定可靠、適合投入實際生產環境的 AI 產品時，我們的經驗顯示推理模型尚未完全準備妥當。例如，在最近的一個醫療 AI 專案中，我們成功地將推理模型與醫師的監督結合，以確保診斷的準確性。
這種融合了深厚領域洞察力與客製化設定的**「人類參與（Human-in-the-loop）」** 方法，對於維持產品的準確性與信任度是至關重要的。（HITL 方法介紹 by Google Cloud）這種方法有效地保持了用戶信任並帶來了真正有價值的成果。
展望未來
我們期待未來將會出現更先進的推理模型，有可能彌補目前存在的缺陷。在此之前，AI 開發過程中人類專業知識仍然是不可或缺的。
👂 你有什麼看法？是否曾經面臨過類似的挑戰？