The Outputs of Large Language Models are Meaningless

📄 arXiv: 2509.22206v1 📥 PDF

作者: Anandi Hattiangadi, Anders J. Schoubye

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-26

备注: 24 pages, 2 figures, forthcoming in Herman Cappelen and Rachel Sterken, eds. Communicating with AI: Philosophical Perspectives. Oxford: Oxford University Press

💡 一句话要点

论证大型语言模型输出无意义，挑战现有语义理解

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 语义理解 意图 哲学论证 人工智能伦理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型（LLM）的语义理解能力备受关注，但其输出是否真正具有意义仍存疑。
  2. 论文核心在于论证LLM缺乏产生有意义输出所需的意图，从而挑战了LLM的语义能力。
  3. 论文探讨了即使LLM输出无意义，为何仍能用于获取知识，并讨论了其潜在应用价值。

📝 摘要（中文）

本文提出了一个简单的论证，旨在得出大型语言模型（LLM）的输出是无意义的结论。该论证基于两个关键前提：（a）LLM的输出要具有字面意义，需要特定类型的意图；（b）LLM不可能具有正确的意图类型。我们针对各种类型的回应捍卫了这一论证，例如，语义外在论认为可以假定顺从取代意图，以及语义内在论认为意义可以纯粹根据概念之间的内在关系（如概念角色）来定义。最后，我们讨论了为什么即使我们的论证是合理的，LLM的输出仍然看起来有意义，并且可以用来获取真实的信念甚至知识。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）输出的意义问题。现有方法通常假设LLM能够理解和生成有意义的文本，但缺乏对LLM是否真正具备产生意义的意图的深入探讨。现有方法未能充分考虑LLM的输出可能只是基于统计规律的模式匹配，而非真正的语义理解。

核心思路：论文的核心思路是，一个表达要具有字面意义，需要说话者（或生成者）具备特定的意图。由于LLM本质上是基于数据训练的统计模型，缺乏人类所拥有的意图和意识，因此其输出不具备真正的意义。论文通过分析意图在语义理解中的作用，论证了LLM的输出是无意义的。

技术框架：论文并没有提出新的技术框架，而是采用哲学论证的方式。其论证过程主要包括：1) 阐述LLM输出要具有意义需要具备的意图；2) 论证LLM不可能具备这些意图；3) 反驳针对该论证的各种回应，例如语义外在论和语义内在论；4) 讨论即使LLM输出无意义，为何仍然有用。

关键创新：论文的关键创新在于从哲学角度对LLM的语义能力提出了质疑。与以往关注LLM性能指标的研究不同，该论文关注的是LLM输出的本质属性——意义。通过论证LLM缺乏产生意义所需的意图，论文挑战了人们对LLM语义理解能力的传统认知。

关键设计：论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。其论证主要基于对意图、意义和LLM工作原理的哲学分析。论文的关键在于对语义外在论和语义内在论等观点的反驳，以及对LLM输出的实用价值的讨论。

📊 实验亮点

论文的核心论点是LLM的输出缺乏意义，因为它缺乏必要的意图。论文通过反驳语义外在论和语义内在论等观点，加强了这一论点的说服力。尽管如此，论文也承认LLM的输出在实践中仍然有用，可以用于获取知识，这体现了作者的严谨性。

🎯 应用场景

该研究成果对人工智能伦理、语言哲学和LLM的未来发展具有重要意义。它促使我们重新思考LLM的本质，并更加谨慎地对待LLM的输出。该研究也可能影响LLM的应用领域，例如，在需要高度可靠性和可解释性的场景中，可能需要对LLM的输出进行更严格的审查。

📄 摘要（原文）

In this paper, we offer a simple argument for the conclusion that the outputs of large language models (LLMs) are meaningless. Our argument is based on two key premises: (a) that certain kinds of intentions are needed in order for LLMs' outputs to have literal meanings, and (b) that LLMs cannot plausibly have the right kinds of intentions. We defend this argument from various types of responses, for example, the semantic externalist argument that deference can be assumed to take the place of intentions and the semantic internalist argument that meanings can be defined purely in terms of intrinsic relations between concepts, such as conceptual roles. We conclude the paper by discussing why, even if our argument is sound, the outputs of LLMs nevertheless seem meaningful and can be used to acquire true beliefs and even knowledge.