AI與人腦的閱讀方式大不同
AI語言模型近年來取得巨大進展，能夠生成文章、翻譯語言，甚至進行情感分析。然而，最新研究發現，AI讀取長篇文章的方式與人腦完全不同。AI會一次性處理所有內容，而人腦則會在閱讀過程中動態建立「摘要」，幫助我們理解後續內容。這種「即時摘要」機制讓人腦在長篇文章理解上，比AI更加精細，並且能靈活適應不同的語境。
研究如何揭示人腦的閱讀優勢
這項研究由以色列理工學院（Technion）與普林斯頓大學（Princeton University）合作，並發表於《Nature Communications》期刊。研究團隊透過「功能性核磁共振造影（fMRI）」掃描219名受試者，記錄他們在聆聽故事時的大腦活動，並將這些數據與AI模型的預測結果進行比較。結果顯示，當文章較短時，AI可以準確模擬人腦的運作方式，但當文章變長時，AI的預測能力明顯下降，顯示出人腦與AI之間的運作模式存在關鍵差異。
人腦如何「即時摘要」長篇內容
當面對短文章時，人腦和AI的處理方式類似，都會同時分析所有詞彙的意義和關聯。然而，在長篇閱讀中，人腦的策略會發生變化。由於我們無法一次性記住所有內容，大腦會不斷動態更新「摘要」，建立一個「知識儲存庫」，幫助理解接下來的內容。這種機制讓我們能夠流暢地閱讀長篇小說、新聞報導、學術文章，甚至能夠在長時間的演講或podcast中保持理解力。相較之下，AI會一次性處理整段文章，而不是透過重點整理來增強理解力。這使得AI雖然可以準確處理短篇內容，但在長篇內容的理解上，仍無法匹敵人腦的靈活性。
模擬人腦的AI模型能否突破限制？
為了驗證人腦「即時摘要」的優勢，研究團隊開發了一款新的AI模型，試圖模擬人類的閱讀策略。這款改進版的AI不再一次性處理整段文章，而是動態建立「摘要」，再利用這些摘要來解讀後續的內容。結果顯示，這種策略顯著提升了AI預測人腦活動的準確性，證明人類的閱讀方式確實依賴於持續更新的資訊摘要機制。這項發現不僅有助於理解人腦如何高效處理長篇資訊，也為未來開發更接近人類思維的AI語言模型提供了新方向。
不同的大腦區域如何分工？
進一步研究發現，人腦內部的不同區域在語言處理中各司其職。部分腦區專門負責短篇文章處理，而另一些腦區則負責累積上下文資訊，使我們能夠理解長篇文章，而不只是記住零碎的句子。這項發現讓我們更了解人腦語言處理的運作，也為AI的發展提供了新的啟發。如果未來的AI能夠像人類一樣「邊讀邊總結」，或許能夠在語言理解能力上更進一步，縮小與人腦之間的差距。
未來影響：AI可以學會像人類一樣閱讀嗎？
這項研究不僅能推動AI的發展，也可能對教育、閱讀理解訓練以及認知科學領域帶來影響。人腦的閱讀方式不只是簡單的記憶，而是透過建立動態知識結構來增強理解力。相比之下，AI目前仍然停留在「儲存與計算」的層面，無法真正模仿人腦靈活處理語言的方式。這項研究不僅揭示了人腦如何高效運作，也提醒我們，科技雖然強大，但人類大腦的智慧仍有其優勢。
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