本篇文章深入探討了馬斯克最新推出的AI模型Grok 3，這款標榜「地球上最聰明的AI」並擁有200,000顆GPU提供運算能力的模型，是否真的能如其宣稱「最大程度尋求真相」，還是僅僅是另一場AI炒作的延續。
神經科學家Gary Marcus透過測試揭露了Grok 3仍然存有與過往大型語言模型（LLM）相似的根本性問題，包括基本數學計算與推理錯誤、視覺處理能力低落、事實檢索不準確以及深度搜尋結果的遺漏與錯誤，甚至在某些案例中AI自信地生成錯誤資訊，並拒絕修正，即使被指出錯誤也會捏造不存在的消息來源來支持自身答案，展現出AI幻覺與過度自信問題仍然難以克服。這使人不禁質疑，單純增加算力是否真的能讓AI更聰明，因為即便Grok 3的計算能力比其前代Grok 2高出15倍，仍無法有效改善推理能力，顯示AI技術可能正面臨計算擴展的邊際效益遞減。
此外，Grok 3在數據選擇上可能存有偏見，如在地理搜尋測試時遺漏加拿大城市，反映AI訓練數據的不均衡，而這也進一步突顯企業在數位轉型與風險管理時，不能只將AI視為技術挑戰，更應考量其對資訊準確性與決策可靠性的影響。本篇文章強調，未來AI發展的關鍵不應只倚賴算力擴展，而是應該著重於增強錯誤檢測與自我修正機制、提升上下文理解能力、超越純粹的計算能力擴展並重新思考AI訓練方法，以及優先強化AI透明度與事實查核能力，以減少錯誤資訊的傳播。在AI仍然無法擺脫幻覺與錯誤推理的問題前，使用者必須對AI生成的資訊保持批判性思考，「使用者自行對生成內容負責」仍然是AI應用中的黃金法則。
