近年来，生成式人工智能技术已经成为人们瞩目的焦点。生成式AI以其出色的创造性和表现力，被广泛应用于文学创作、艺术设计等领域，但其“独创性”却也在一定程度上掩盖了其固有的缺陷。
生成式AI的盲目追求独创性，导致其无法产生对世界真实、稳健的模型。正如人工智能专家Gary Marcus在他的最新文章中所指出的，生成式AI的缺陷之一在于其缺乏对现实世界的深刻理解和认知，无法识别事物之间的因果关系，只能生成出看似合理但实则脆弱的模型。
虽然生成式AI在一些领域取得了显著的成就，比如自然语言处理和图像生成，但其局限性也日益显现。生成式AI缺乏对数据的深层次理解和分析能力，导致其生成的模型往往缺乏稳健性和鲁棒性，容易受到外部扰动的影响而产生误判。
在当前人工智能发展的背景下，我们需要更加关注生成式AI的弊端，不应将其过度神化。只有深刻认识生成式AI的局限性，才能更好地引导其在未来的发展中发挥作用。通过提升AI系统的稳健性和鲁棒性，我们才能更好地利用人工智能技术为社会发展和人类福祉提供更多价值。
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