牛津学者发论文称 LLM 几乎无法发明，只有人类能做无数据的决策

alex_verem · x · 2026-11-08

Utah State 的 Teppo Felin 与牛津的 Matthias Holweg 在《Strategy Science》发表论文「Theory Is All You Need」，论证 LLM 难以做出真正的发明创造。

核心论点：

AI 基于历史数据做概率预测，倾向于「多数派说法」；人类却可以持有与既有证据相悖的理论，并通过实验产出新数据。
思想实验：一台训练至 1633 年所有文本的语言模型，会认为伽利略的日心说是妄想，因为千余年文献都支持地心说。
飞行史的印证：1888 年 LeConte 论证飞行动物体重上限约 50 磅，1896 年 Kelvin 拒绝加入航空学会，1903 年 10 月 9 日《纽约时报》称可用的飞行机器还需一百万到一千万年——69 天后莱特兄弟试飞成功。莱特兄弟把飞行拆解为升力、动力、操控，自建风洞生成了当时不存在的数据。
数据规模对比：2024 年初训练数据约 13 万亿 token，不眠不休要读 16.4 万年；而儿童五年只听约 3650 万词，却能说出没人教过的句子。

作者建议把重复性例行决策交给 AI，而涉及「尚未发生之事」的决策要谨慎；并预警如果所有公司都问同一个模型，会得到同样的答案。作者也承认 AI 进展很快，未来系统可能弥合这一差距。

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