为什么心智隐喻不能帮助我们理解聊天机器人的错误
一篇哲学与认知科学交叉论文,批评当下流行的用“幻觉”和“胡说”这两个心智隐喻来描述 LLM 事实性错误的做法。作者用概念隐喻理论(Lakoff & Johnson)系统论证:ChatGPT 等聊天机器人基于概率模式匹配而非人类认知过程,因此“幻觉”和“胡说”作为源域都不足以解释其错误的机制,最多是误导性比喻。 文章还梳理了从 Turing 测试、ELIZA、Chatter Bot 到 Transformer/LLM 的发展脉络,讨论了 few-shot learning、GPT 系列参数量等背景。 结论呼吁学界为这些隐喻的认识论可行性和成果提供正当性论证。这是该领域首篇系统批判心智隐喻的论文,面向对 AI 哲学、术语规范化的研究者,但缺少工程实操或强争议冲突。 











