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的无意义性，并探讨其表象意义的来源

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

关键词: 大型语言模型 意义 意图 哲学 语义学 人工智能伦理 LLM局限性

📋 核心要点

  1. 现有观点认为LLM的输出具有意义，但缺乏对LLM意图的深入考察。
  2. 论文核心在于论证LLM不具备产生有意义输出所需的特定意图。
  3. 探讨了即使LLM输出本质上无意义，为何仍能产生有用结果的原因。

📝 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，语义外在主义的论点，即可以假定顺从取代意图，以及语义内在主义的论点，即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，我们讨论了即使我们的论证是合理的，为什么LLM的输出仍然看起来有意义，并且可以用来获得真实的信念甚至知识。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在反驳大型语言模型（LLM）的输出具有内在意义的观点。现有方法通常假设或默认LLM的输出是有意义的，而忽略了LLM是否具备产生意义的必要条件，即意图。这种忽略导致对LLM能力的过度解读和误用。

核心思路：论文的核心思路是，意义的产生需要意图，而LLM不具备产生意图的能力。因此，LLM的输出在本质上是无意义的。虽然LLM的输出在某些情况下可能看起来有意义，但这仅仅是一种表象，是观察者赋予的意义。

技术框架：论文采用哲学论证的方式，而非构建具体的模型或算法。其论证框架主要包括：1) 提出LLM输出需要特定意图才能具有意义的前提；2) 论证LLM不具备这些意图；3) 反驳对上述论证的各种反驳，例如语义外在主义和语义内在主义的观点；4) 解释为何LLM的输出仍然看起来有意义。

关键创新：论文的创新之处在于，它从哲学层面质疑了LLM输出的意义，挑战了当前对LLM能力的普遍认知。它没有关注LLM的技术细节，而是关注LLM的本质属性，即缺乏意图。这种从哲学角度对LLM进行批判性分析的方法在LLM研究领域是相对罕见的。

关键设计：论文没有涉及具体的技术设计。其关键在于对“意图”这一概念的理解和运用，以及对语义外在主义和语义内在主义等哲学观点的批判性分析。论文通过逻辑推理和论证来支持其核心观点，即LLM的输出是无意义的。

📊 实验亮点

论文通过哲学论证，挑战了LLM输出具有内在意义的观点，并解释了为何无意义的输出仍然可以产生有用的结果。虽然没有提供具体的性能数据，但其论证逻辑严谨，对LLM研究具有重要的理论意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于伦理学、哲学和人工智能交叉领域，帮助人们更理性地看待大型语言模型的能力，避免过度信任和依赖。它也提醒研究人员在开发和应用LLM时，需要更加关注其局限性，并采取措施来减轻潜在的风险。

📄 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.