最近一项名为 “人类终极考试”（HLE）的测试结果让我们重新审视 AI 的真实能力。根据《自然》杂志的报道，GPT-4o 在这 2500 道由全球专家出题的测试中，仅获得了可怜的 2.7 分（满分 100 分），而表现最好的 AI 模型也仅得 8 分。这一结果让人质疑，AI 的强大究竟是实打实的实力，还是表面的繁荣？
传统的 AI 测试越来越无法反映真实能力，主要原因有两个。一是 “基准饱和”，即 AI 系统已经将常规测试题目背得滚瓜烂熟，得分的高低与真正的理解能力无关；二是 “答案作弊”，很多测试的答案可以直接在网上找到，使得 AI 看似答对问题，但实际上只是依赖于检索和记忆，而非真正的推理能力。
为了解决这些问题，HLE 的设计者们集结了来自 50 个国家的近 1000 名专家，确保每道题目都要求深层的专业知识，难度大幅提升。HLE 的题目不仅覆盖了数学、物理、化学等多个领域，还设定了严格的审核流程，确保题目难度足够，难以被 AI 轻易破解。比如数学题需要深入逻辑推理，化学题涉及复杂的反应机制，绝不是简单的检索就能得到答案。
测试结果一目了然：GPT-4o 仅得 2.7 分，Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1.5 Pro 也只分别获得 4.1% 和 4.6% 的准确率，表现最好的 o1 也仅得 8%。这些数据清楚地表明，即便是最新一代的 AI，在面对真正需要深厚专业知识的问题时，依然显得无能为力。
通过 HLE 的测试，我们可以看到 AI 的真实能力与传统基准测试中的高分形成了鲜明对比。这也促使我们重新思考，AI 是否真的如我们想象中那样聪明，还是只是一种表象的成功。