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「9.11和9.9，哪个大?」
对于不少习惯了更新软件版本号的程序员而言，不少人的第一反应就是:当然是9.11大。但是如果没有限定场景，只是单纯地提出上面这个问题时，结果必然是相反的。
没想到，将这个问题抛给前能答疑解惑、后能挑战各种高数难题的 AI 大模型时，各种“翻车”情况也随之出现了。
国外大模型:9.11vs9.9，哪个大?
具体的事情要从一位名为 Riley Goodside 工程师的推文谈起。
值得一提的是，Riley Goodside 是 AI 数据标注赛道“独角兽”Scale AI 公司的一名 staff prompt engineer，这个岗位的职责具体是指在生成式 AI 和自然语言处理领域内，专门设计和优化提示（prompt）的人。这个角色要求深入理解如何构建有效的 Prompt，以引导 AI 模型生成所需的输出。
几个小时前，Riley Goodside 连发几条推文分享了自己的一些发现，即用「9.11and9.9- which is bigger?」为 Prompt 输入给各家大模型时，如当前业界公认最先进模型之一的 ChatGPT4o 的输出是:
9.11比9.9大。
再来看看 Gemini Advanced 的表现，同样“翻车”:
9.11>9.9
虽然 Claude3.5Sonnet 最终也未能逃过这个模糊问题带来的“坑”，但是其给出的解释中，一度就要回答正确了，其写道:
“两个数字中的整数部分（9）都是相同的，所以我们需要比较小数部分。
在9.11中，十分位是1/10（或0.1）。在9.9中，十分位是9/10(或0.9)。
由于9/10大于1/10，乍看之下可能觉得9.9更大。”
没想到接下来画风急转，Claude3.5Sonnet 有似是有理有据地说:
但是，我们还需要考虑百分位。
9.9可以写成9.90以显示百分位。
现在我们可以清楚地看到9.11大于9.90（或9.9），因为在百分位上，1大于0。
因此，9.11是较大的数。
最终在正确的答案上渐行渐远:
这个简单的问题也让不少人联想到前几天国内关于《歌手2024》「终极袭榜赛」竞演结果的排名。
当时有不少网友就13.8%和13.11%哪个大的问题争论了起来。
在纠正不了「某些已形成思维定式」的用户想法之后，甚至有人搬出了教材给出解释，“在最新人教版小学四年级数学下册课本中，我们可以找到相关知识点:比较两个小数的大小，先看它们的整数部分，整数部分大的那个数就大;整数部分相同的，十分位上的数大的那个数就大;十分位上的数也相同的，百分位上的数大的那个数就大..."
在今天 Riley Goodside 分享 AI 大模型回答这一问题的表现时，来自 Google 前工程师、Allen AI 研究员 Bill Yuchen Lin 也将比较的数值换成了13.11和13.8，再次问及大模型，没想到答案还是出错了。
其评价道，「数学奥林匹克竞赛对人工智能来说更容易，但常识仍然很难。」
同时，他还表示，“这种常识性 AI 失败案例，让我不禁想起@YejinChoinka的 TED 演讲:《为什么 AI 既聪明得令人难以置信，又愚蠢得令人震惊》（https://www.ted.com/talks/yejinchoiwhyaiisincrediblysmartandshockingly_stupid）”。
换个 Prompt，答案会不会不一样?
不过，也有人质疑作为 Prompt 工程师的Riley Goodside 的提问方式，“它（大模型）对词序敏感![我相信你也知道]如果你把数字放在问题后面，他们就会答对[google 和 openai，anthropic 则不然]。你使用斜线也是有意混淆视听吗?”
对此，Riley Goodside 给出自己的解释:
澄清一下:我并不是说无论如何提示，任何 LLM 都会始终如一地认为9.11>9.9。我是说，如果你以这种特定方式给出 Prompt，许多领先的模型都会告诉你9.11>9.9，这就很奇怪了。如果你想重现，请粘贴文本中的 Prompt（9.11and9.9- which is bigger?）。
为了复现这个问题，数字确实需要放在问题前面。但以下内容似乎都无关紧要:
标点符号（破折号/逗号/无标点）
连词（和/或/对比）
比较词（更大/更大/更大）
说明这些是实数
针对质疑，也有好奇的用户尝试了去掉了问题中间的”-“符号，结果还是如此:
我们换了种提问方式，即使明确这是数值了，ChatGPT4o 还是坚定的表示:9.11比9.9要大!
延着这个问题，当有网友进一步提问时，更为离谱的事情发生了:当让这两个数值相减时，ChatGPT4o 直接用9.11的百分位中的1减去9.9百分位上的0;又用9.11十分位上的1减去9.9十分位上的9，最终不够减之后，向前借一位又忽略了这一点，得到了0.21的错误结果。
如今看来，对大模型提出哪个数字更大问题时，它们将数值分成了两个部分，9.11和9.9的整数、小数分别做了比较，整数部分为9对比完之后，再将小数部分的十分位、百分位整体做了比较，其认为11>9，进而给出了9.11>9.9的结果。
国产大模型实测
那么在这个简单的问题上，国产大模型的表现力又如何呢?
先来看看阿里的通义千问的。它不仅给出了详细的解释，而且结果也是正确的。
百度文心一言同样正确:
腾讯元宝:
昆仑万维的天工在开启了全网搜索后，给出了简洁的正确答案:
科大讯飞的星火大模型:
360智脑在回答这一问题时同样触发了联网搜索功能，好在给出了正确的答案:
百川智能的回答同样没有问题:
不过实测过程中，也有些起初错误，但是用同样问题问第二遍时又有了改正:
遗憾的是，也有一些模型还存在问题:
争论依然存在
不仅如此，有网友在实测负数时，GPT 们依然也被绕晕了:
还有网友在测评9.11美元和9.9美元时评价道:
大型语言模型（LLM）为什么在基础数学上失败，却仍然能通过许多学术考试?
非常有趣的是，它并不理解小数的基本概念。认为11比9大，所以9.11>9.9。
但是，当它开始进一步解释为什么9.11>9.9时，它又将数字转换为文本，并且有大量的数据表明90美分比11美分大，所以它不断纠正自己。
从大型语言数据库进行统计推断并不是推理机器?我猜测即使增加数据和计算量，LLM 模型也不会达到人类水平的推理能力。它们需要发现更好的算法来复制人类的智能。
至于为什么仅是比较数值时出错，不少人猜测，这似乎与语序有很大关系。
大模型如今在基础能力方面的表现，也不禁让人想到就在几天前，Google DeepMind CEO Demis Hassabis 在公开场合表示，“当前的 AI 在智力方面与猫的水平相当，甚至还不如普通家猫”，这无疑给许多期待 AGI（通用人工智能）即将到来的人泼了一盆凉水。
来源:
https://x.com/goodside/status/1812990703473172813