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关系。

    一个最简单的例子，当有人向chatgpt提问，苹果熟了又没人采摘会发生什么？回答大概率是正确的，掉在地上。这并不是说chatgpt理解了重力导致的因果关系，更大的可能是它学习过关于牛顿发现重力的那篇文章。

    这跟群智的因果解耦框架不同，群智框架其实更接近世界大模型框架，依赖的是因果关系的学习。简单来说，就是不断的通过结果，倒逼原因的学习方式来掌握知识，以及加深对这个世界的理解。

    这也是如果有人孜孜不倦的给chatgpt喂养错误的数据，就能让人工智能在某个问题上不停犯错的原因。

    当然并不是说群智框架就是完美的。

    事实上群智框架也会出错。只是犯的错误往往出于对因果关系错误的理解。

    比如之前网上就曾曝出过一个笑话，有人问接入了群智框架的小艺，如果把冰块放进刚烧开的热水会发生什么？小艺的回答是，冰块会变成蒸汽，因为沸腾热水可能使冰块蒸发。

    这就属于典型的因果关系理解错误。毕竟按照物理过程，冰块会先在热作用下经历融化再被加入到沸点，才能变成蒸汽。

    两者的区别是要让chatgpt给出正确的回答，需要训练数据时生成文本。群智框架只需要让它彻底能理解融化跟升华两种不同的概念就够了。

    对这种简单的问题解答，显然前者更有优势。前者只要不停告诉chatgpt，冰要先融化成水，下次就能给出正确答案。

    但后者要各种举例，比如让系统理解干冰之所以会直接变成气态，是因为在地球标准压力下，二氧化碳没有液态存在的稳定区。所以会直接从固体变为气体，但水则不一样……