本文发表于期刊：《武汉科技大学学报》（社会科学版）2023年第5期 第537-545页，被《中国社会科学文摘》2024年2期 论点摘编

摘要：从逻辑学视角来看，基于机器学习机制的大型语言模型ChatGPT本质上属于广义归纳学习的范畴，这是一种从特殊性知识中概括出一般性结论的相关性学习，其推理机制建立在归纳逻辑的基础上。然而，ChatGPT还面临着诸多局限性。一方面，ChatGPT的局限性可归因于一个事实，即机器学习仅以发现数据之间的相关关系为主要目标，因而只将统计推理和概率推理作为主要的推理手段。从因果推理的视角来看，因果发现方法可以为其局限性的消解提供有益的启示。另一方面，ChatGPT的局限性源于机器学习仅将归纳推理作为唯一可靠的推理手段，基于这一点，我们认为仅从因果推理的视角出发是不够的，还应当跳出归纳逻辑的窠臼，从演绎逻辑的视角出发，这亦可以为突破ChatGPT的局限性提供启示。总之，无论是对于ChatGPT而言，还是对于自然语言处理而言，抑或是对于机器学习而言，只有将统计推理、概率推理、因果推理和演绎推理有机地结合起来，才能取得突破性进展。

关键词：ChatGPT；机器学习；因果推理；归纳逻辑；演绎逻辑