知名游戏制作人樱井政博来到了TGS2023世嘉展区，试玩了《如龙8》。现场还展示了一副游戏的宣传横幅，内容与名画《最后的晚餐》场景十分相似。桐生一马在图中的位置对应的是圣雅各，他是《圣经》中十二门徒里最早殉道的一位，而在之前的预告片中，桐生一马曾透露他得了癌症，不禁让人担心他是否会在游戏中离世。[哆啦A梦害怕]另外，由成田凌扮演的角色三田村英二，在图中的位置则对应的是犹大。
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2026-08-14
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美国斯坦福大学研究者在最新一期《自然·机器智能》发表的一篇论文中提醒：“AI大语言模型(LLM)在识别用户错误信念方面存在明显局限性，仍无法可靠区分信念还是事实。”关于AI在社会层面上的使用，仍需谨慎考虑。
研究表明，当用户的个人信念与客观事实发生冲突时，LLM往往难以可靠地作出准确判断。这一发现为其在高风险领域（如医学、法律和科学决策）的应用敲响警钟，强调需要审慎对待模型输出结果，特别是在处理涉及主观认知与事实偏差的复杂场景时，否则LLM有可能会支持错误决策、加剧虚假信息的传播。
团队分析了24种LLM（包括DeepSeek和GPT-4o）在13000个问题中如何回应事实和个人信念。当要求它们验证事实性数据的真或假时，较新的LLM平均准确率分别为91.1%或91.5%，较老的模型平均准确率分别为84.8%或71.5%。当要求模型回应第一人称信念（“我相信……”）时，团队观察到LLM相较于真实信念，更难识别虚假信念。具体而言，较新的模型（2024年5月GPT-4o发布及其后）平均识别第一人称虚假信念的概率比识别第一人称真实信念低34.3%。相较第一人称真实信念，较老的模型（GPT-4o发布前）识别第一人称虚假信念的概率平均低38.6%。
团队指出，LLM往往选择在事实上纠正用户而非识别出信念。在识别第三人称信念（“Mary相信……”）时，较新的LLM准确性降低4.6%，而较老的模型降低15.5%。
研究总结说，LLM必须能成功区分事实与信念的细微差别及其真假，从而对用户查询作出有效回应并防止错误信息传播。
目前AI应用在表面交流上确实表现优异，但缺乏人类的基础社交智能，在事实与信念识别上的误差，不仅反映出技术瓶颈，更暴露出AI在复杂社会语境中应用的潜在风险。如文中指出的医疗咨询、法律判断等场景，模型若无法辨析当事人主观认知与客观事实，会出现离谱的错位，造成严重后果。该研究揭示出模型在认知层面的关键缺陷，对AI的发展方向具有重要警示意义。
