精選解讀｜強化學習之父 Sutton 為何斷言 LLM 是「走不通」？

InfoAI 編輯部

LLM 黃金時代下的全球熱潮與理性警鐘

2024 年以來，全球 AI 產業進入大型語言模型（LLM, Large Language Model）的黃金時代。每當 OpenAI、Google、Anthropic、Meta 等科技巨擘宣佈推出新一代 LLM，無論是 GPT-4o、Gemini、Claude Opus 還是 Llama，國際媒體、產業高層、資本市場都會即時掀起一波波熱烈討論與投資熱潮。

從消費端的 AI 聊天機器人、智慧寫作助手、AI 搜尋、企業自動化客服，到企業級的軟體協作平台、文件管理、知識萃取，LLM 逐漸成為數位轉型和產業升級不可或缺的技術基石。新創企業、科技大廠與研究單位，也無不積極投入 LLM 應用開發與產業落地，企圖在這場 AI 革命浪潮中搶占商機與技術高地。

然而，當全世界的注意力幾乎都被 LLM 的「參數規模」、「推論速度」與「應用豐富度」所吸引時，卻有一位備受尊敬的學者，始終不斷提出理性的質疑。他就是有「強化學習之父」之稱的 Richard Sutton，2025 年度圖靈獎得主。

Sutton 近期不僅在 Dwarkesh Podcast、《The Neuron》專訪中，還在多場國際產業論壇、AI 學術會議公開發表觀點，直言語言模型這條技術主線：「有可能是死路一條。」這句話雖然聽來震撼，卻不是出於悲觀看法，而是一場關乎 AI 本質、產業底層技術路線的根本對決。

在矽谷及全球資本主導的 LLM 崛起浪潮下，Sutton 所代表的學界菁英持續提醒產業：AI 的長遠未來，不能只仰賴模仿語言的巨型模型，而要回到「主動學習」與「智能體」本質。這也就是所謂的強化學習（Reinforcement Learning, RL）和 agent-based AI 技術架構。

這場從產業巨頭到新創、從投資人到學者的激烈路線之爭，不僅影響資本佈局，也將重塑未來五到十年 AI 技術創新與產業競爭格局。

Sutton 的質疑：模仿的終點，並非理解的起點

Richard Sutton 的批判，並不只是網路社群上流傳的聳動標題，而是建立在他數十年深耕強化學習（RL）、智能體（agent-based AI）與終身學習領域的理論積澱。他直指，大語言模型（LLM）所展現的強大語言生成能力，本質上仍是「高階模仿」，而非真正的世界理解或自主創新。

LLM 的本質與盲點：預測語言，不等於理解世界

Sutton 多次在公開演講、專訪與論文中強調，LLM 設計的根本目標，就是「預測人類在特定語境下的下一句話」。這種做法依賴的是對大規模語料庫中詞彙、句型、知識點的統計規律與共現關聯。因此，在文本生成、問答、摘要等任務，LLM 的確可做到「像人一樣說話」甚至「知識很全」。

但這種模仿並不等於對世界真相的掌握。例如 LLM 被問到「月球會發光嗎？」時，模型其實是在比對過去的資料、找出高頻回應、然後模仿「正確答案」的語氣。這種做法在常見問題時效果極佳，但只要遇到新領域、複雜推理或極少數據的案例，LLM 就可能「看起來很懂、其實不懂」，無法產生真實理解與推理的能力。

缺乏目標與回饋的學習困境

Sutton 更進一步指出，LLM 的最大技術短板，在於它沒有「學習目標」與「環境回饋」這兩大引擎。強化學習（RL）讓智能體能在世界中主動探索、因行動獲得獎勵或懲罰，據此不斷修正行為模式。這種「目標—行動—回饋—優化」的迴圈，才是真正能推動 AI 持續學習、自主成長的基礎。

反觀 LLM，無論訓練資料再多、模型參數再大，都是「離線」模仿人類過去的行為，缺乏即時環境互動，也就無法真正產生新知或適應現場變化。這讓 LLM 在應用端經常出現「表面懂、實際沒經驗」的落差，像醫療決策、金融分析、機器人控制等高度變動任務，就難以純靠 LLM 解決。

模型規模不是萬能，「泛化」成為天花板

許多 LLM 支持者引用 Sutton 早年提出的 “The Bitter Lesson”，主張只要計算資源和資料無限提升，AI 終將超越人類經驗。但 Sutton 本人的原意，其實更重視「機器應該能主動學習、適應新環境」，而非只靠疊加參數與擴充資料集。

他直言，即使 LLM 有能力記憶、組合龐大知識，但面對沒見過的全新情境時，模型無法如人類舉一反三，缺乏真正的「知識泛化」能力。這正是現階段 LLM 技術不可忽視的天花板——資料再多、模型再大，模仿終究有限，理解與創新才是 AI 下一階段的關鍵門檻。

應用部署須看穿 LLM 的極限

這些技術限制，不只關乎理論爭辯，也直接影響 LLM 及全球產業端的落地成效。當企業積極部署 AI 於智慧製造、物流、醫療等場景時，必須認知到 LLM 雖有強大知識記憶與語言生成能力，卻難以應付需要即時判斷、隨機應變的真實環境。唯有結合 RL 智能體、agent-based AI 的自主探索與學習，才能突破模仿的終點，讓 AI 真正具備理解與成長的能力。

RL 與智能體：Sutton 指出的 AI 未來主戰場

強化學習（RL）：讓 AI 學會真正的「決策」

強化學習（Reinforcement Learning, RL）是一種讓人工智慧不再只是被動執行命令或模仿語言規律，而能主動根據目標學會做出複雜決策的技術。這與大型語言模型（LLM）的最大不同，在於 RL 架構下的 AI，也就是所謂「智能體」（agent），不僅是預測語句下一個詞彙，而是真正參與任務，面對真實世界的不確定性，自己嘗試、錯誤、學習與成長。

智能體的四大核心能力

根據 Sutton 的觀點，一個具備高度自主性與泛化能力的智能體，必須同時整合四大組件：

• 策略（Policy）
  決定在特定狀態下該採取何種行動，是「做決策」的行為法則核心。

• 價值函數（Value Function）
  評估每個狀態與行動所帶來的長期回報，協助智能體學會「為未來布局」。

• 世界模型（World Model）
  預測行動後環境將如何變化，讓 AI 能建立因果邏輯與世界理解能力，而非只靠經驗套用。

• 感知系統（Perception）
  將環境訊號（如圖像、聲音、感測資料）轉化為可操作的內部資訊，並做出即時反應。

這四項能力讓 RL 智能體在面對全新、未曾訓練過的任務時，仍能主動探索、動態調整，實現真正的「自我成長」與持續進化。

「部署即學習」：AI 智能體的動態成長

Sutton 強調，AI 不該只在「訓練階段」學習，部署到現場後就停滯不前。未來的智能體應該像人類一樣，能在真實應用過程中不斷從互動、行動、回饋中優化行為，甚至產生人類想不到的新策略。這也解釋了為何 RL 智能體比 LLM 更有機會因應現實環境的千變萬化，LLM 訓練後難以「自我更新」，而 RL 智能體可根據即時數據進行策略升級。

新世代 agent-based AI：多模態融合、終身學習與技能演化

2025 年以來，越來越多頂尖學者與產業專家一致認為，單靠 LLM 的「資料模仿」路線難以支撐通用人工智慧（AGI, Artificial General Intelligence）的終極目標。未來 AI 需要具備以下新典範：

• agent-based AI（智能體架構）：強調 AI 自主行動、探索與持續適應能力

• 多模態融合（Multimodal）：整合語音、圖像、感測、文本等多元輸入，提升世界感知與理解力

• 世界模型學習（World Modeling）：讓 AI 建立對環境的因果邏輯推理與預測能力

• 終身學習（Lifelong Learning）：AI 能在實際應用中持續吸收新經驗與知識，不斷優化決策

這股新趨勢在國際論文界也有明顯展現。例如 2025 年發表於頂尖學術會議的《Rethinking Agent Design: From Top‑Down Workflows to Bottom‑Up Skill Evolution》強調，未來 agent 不再依賴人類預設的任務分解與規則，而是從環境互動中自主累積新技能、實現自我演化。這正是 RL 與 agent-based AI 最新突破的關鍵，並將徹底改變未來 AI 在產業、醫療、製造、機器人等領域的應用深度與廣度。

產業與資本：LLM 投資狂潮下的風險與技術轉型關鍵

資本大潮湧向 LLM，泡沫與挑戰漸浮現

自 2022 年 ChatGPT 爆紅後，全球資本市場迅速轉向大型語言模型（LLM）及其周邊生態。根據 PitchBook、CB Insights、Goldman Sachs 等多份報告，僅 2024 年，美國 AI 新創募資總額就突破 900 億美元，創下歷史新高。其中大半資金流向 LLM 模型開發、AI 晶片供應、雲端推論服務、資料標註與微調、AI 應用開發平台等上下游產業鏈。

這場資金與資源的狂潮讓許多企業競相打造自家 LLM 產品或 AI 應用。台灣市場上也興起多家主打 LLM 商業化應用的軟體服務商、AI 顧問公司與企業級工具平台，推動企業導入 AI 聊天助理、自動化知識管理、智慧客服與行銷內容生成等場景。

但隨著產業規模迅速擴大，愈來愈多從業者與決策者發現幾個潛藏危機：

• 高昂的模型訓練與推論成本：大型語言模型的開發、維運、上線所需資本與運算資源遠高於一般軟體專案，並非所有企業都具備投入條件。

• 生成幻覺與推理風險：LLM 雖然能生成自然語言，但依然容易出現「幻覺」（hallucination）、錯誤推論、甚至無法解釋的黑箱決策，造成應用落地風險增加。

• 缺乏持續學習與即時適應：現行 LLM 多數屬於「訓練-上線-凍結」模式，難以隨環境變化自我優化，系統一旦出現老化或新需求，維護與升級成本極高。

這些挑戰逐步累積，也讓全球越來越多投資人、企業主開始質疑：單一路線的 LLM 真的能支撐 AI 產業下個十年嗎？下一波產業突破是否需要「第二條技術路線」？

技術融合賭注：大廠與新創齊尋 RL 智能體解方

觀察國際趨勢，OpenAI、Google、Anthropic 等科技巨頭已積極嘗試將 LLM 與 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）等技術結合，希望讓語言模型具備更佳的目標對齊、學習能力與行為優化。儘管這些 RLHF 或 RL-guided LLM 方案取得一定進展，但目前主流仍屬於「在 LLM 基礎上的人為微調」，距離真正具備自主行動與持續自我進化的 agent-based AI 尚有明顯距離。

反觀新創圈，愈來愈多團隊將目光投向「RL 智能體」、「多模態 AI」、「世界模型」等先進技術，並嘗試將其應用於機器人、自駕車、智慧製造、醫療診斷、物流自動化等產業場域。這一波新創思維相信：只有讓 AI 從被動模仿進化為主動探索與學習，才有可能突破現有瓶頸、推動產業升級。

全球實踐與技術前沿的真實進展

AlphaGo：RL 技術的顛峰展演與產業示範

AlphaGo 的出現，徹底改變了全球對於 AI 學習能力的想像。這套由 Google DeepMind 團隊打造的系統，核心即是以深度神經網路結合強化學習（Deep RL），讓 AI 能夠在圍棋這種高複雜度環境下自主學習、創新棋路。AlphaGo 不僅打敗了世界冠軍李世乭，更在自我對弈過程中發明出人類未曾嘗試過的策略，證明 RL 智能體具備超越人類經驗、發展自我知識的能力。這一案例成為全球產業界研究 RL 技術落地的指標，也推動更多領域引入 RL 做為解決複雜決策問題的關鍵。

機器人產業：從波士頓動力到台灣本土新創的 RL 實驗

機器人應用是 RL 技術另一個快速落地的重要場域。美國波士頓動力（Boston Dynamics）推出的機器狗 Spot、Atlas 機器人等，均利用 RL 進行步態調整、環境感知和任務適應，讓機器人能克服各種崎嶇地形並執行多樣化任務。Tesla 也在 Optimus 機器人專案中導入 RL 強化自主動作規劃。台灣部分新創團隊則將 RL 應用於物流機器人、醫療復健機器人、製造自動化等領域。例如，機器人在智慧工廠場景下如何動態調度、即時避障與規劃最短作業路徑，都需仰賴 RL 技術協助優化決策流程，提升效率並降低出錯率。

自駕車領域：RL 驅動智慧駕駛決策

自駕車發展是 RL 技術商用化的重要戰場之一。Waymo、特斯拉（Tesla）、Nuro 以及台灣鴻海旗下智慧車隊等企業，均積極採用 RL 來訓練自駕車系統在複雜環境下的即時感知與決策能力。透過持續的道路數據回饋與強化學習，自駕車能針對交通流量、天氣、路障等各種情境自主學習，進一步優化路線選擇、安全控制與乘客體驗。這不僅強化了自駕技術的穩健性，也加快產業落地與大規模商業化的步伐。

國際學研前沿：從多模態智能到世界模型（World Model）

進入 2025 年，全球 AI 學術界與產業界高度關注 agent-based AI（智能體）和世界模型的突破。Google DeepMind、OpenAI 等機構紛紛投入資源，發表多項強化學習與多模態整合技術的頂級論文。
像 NeurIPS、ICLR 等世界級 AI 會議，連年以「多模態智能體」、「持續進化 agent」及「世界模型」作為熱門議題。例如 DeepMind 近期公開的 Gato 智能體模型，強調能處理多種感知、行動、決策與語言任務，體現 AI 向更通用智能邁進的趨勢。

越來越多論文主張，真正的泛化（generalization）必須仰賴結合感知（perception）、記憶（memory）、推理（reasoning）、規劃（planning）與行動（action）五大智能能力。未來的 AI 產品或平台，預期將全面走向「多模態融合」與「世界模型」導向，以適應現實世界高度不確定性與複雜性。

編輯觀點｜質疑之中蘊藏升級契機，產業的黃金轉捩點

Richard Sutton 所提出的「LLM 可能是死路一條」的論斷，無疑為當前全球 AI 技術熱潮投下震撼彈，讓許多正投入 LLM 應用與佈局的企業與新創警覺：我們是否正站在一條必須重新審視的十字路口？

然而，歷史經驗證明，每一次科技的跨越與產業升級，往往都是從對主流路線的質疑與挑戰開始。從大型主機到個人電腦、從功能手機到智慧型手機、從傳統自動化到智慧製造，每一波轉型浪潮，都是在既有優勢看似難以撼動時，少數具前瞻眼光的領導者率先擁抱變革，並最終脫穎而出。

台灣產業當前面臨的挑戰正是如此。在 LLM 應用仍然高速發展、帶動數位轉型的同時，唯有及早佈局 RL 智能體、agent-based AI、多模態融合、終身學習等下一世代 AI 技術，台灣才能擺脫僅做國際平台應用「場域跟隨者」的宿命，轉而成為技術創新與產業升級的主導者。

AI 的真正價值，不在於能「模仿多少語言」或「記住多少知識」，而在於能否不斷自主學習、跨域進化、持續突破極限。鼓勵產業勇於創新、政策端開放跨界實驗、學界積極深化 RL 智能體等基礎研究，將是台灣在全球 AI 產業鏈持續發光、創造新世代競爭力的關鍵。

對台灣決策者、創業家與技術領袖來說，現在正是調整視角、升級思維、啟動下一輪 AI 競爭力佈局的黃金時間。未來五到十年，能否掌握 AI 技術主導權，將決定台灣在國際舞台上的高度與深度。

參考資料

Richard Sutton – Father of RL thinks LLMs are a dead end

https://www.dwarkesh.com/p/richard-sutton

The Great AI Debate: Are LLMs a Brilliant Leap or a Sophisticated Dead End?

https://www.theneuron.ai/explainer-articles/the-great-ai-debate-are-llms-a-brilliant-leap-or-a-sophisticated-dead-end

Game over for pure LLMs. Even Turing Award Winner Rich Sutton has gotten off the bus.

https://garymarcus.substack.com/p/game-over-for-pure-llms-even-turing

Richard Sutton Says Scaling LLMs Won't Necessarily Lead to Intelligence

https://officechai.com/ai/richard-sutton-says-scaling-llms-wont-necessarily-lead-to-intelligence

AI Legend Sutton Wrote the Bitter Lesson — Gives His Suggestions for True Continual Learning

https://www.nextbigfuture.com/2025/09/ai-legend-sutton-wrote-the-bitter-lesson-gives-his-suggestions-for-true-continual-learning.html

FAQ｜關鍵問答

Q1: 為什麼 Richard Sutton 會認為 LLM 是「走不通」？

Richard Sutton 認為，LLM 本質是基於模仿人類語料的統計規律，缺乏目標導向和環境互動的回饋學習。這讓 LLM 雖然能生成流暢文本，但無法真正理解、推理與主動適應新環境。他強調，唯有 RL 這種 agent-based AI，才能讓 AI 持續進化、主動成長。

Q2: LLM 最大的技術限制有哪些？

LLM 雖然在多數語言任務表現卓越，但仍面臨幾大限制：1）無法自主學習新知識，2）對世界現象缺乏因果推理，3）容易出現幻覺、錯誤回答，4）缺乏面對新情境的即時適應能力，5）需消耗大量計算資源與能源，難以規模化落地於多數產業。

Q3: RL 架構能帶來哪些突破？

RL 架構讓智能體能夠根據目標自主探索、試誤與優化行為。這種方法可在自駕車、機器人、複雜決策、工業製造等多變環境下，持續學習並適應新挑戰，是實現泛化與終身學習的關鍵技術。

Q4: 台灣產業與學界該如何因應這場技術轉型？

台灣可善用半導體與系統整合優勢，積極推動 RL 智能體技術在製造、物流、醫療、城市管理等場域落地。學界應加強 agent-based AI、終身學習、多模態整合等領域的基礎研究與人才培育。政策面則應設計 RL AI 產業育成計畫，培養台灣自主創新生態。

Q5: AI 技術未來會是 LLM 一統天下嗎？

多數專家認為未來 AI 必然走向多元融合，結合 LLM、RL、agent-based AI、世界模型等不同技術。單一路線難以滿足產業所有需求，只有打通推理、模仿、學習與行動，才能真正實現通用人工智慧（AGI）。

Q6: 這場技術路線辯論對一般讀者有何影響？

隨著 RL 智能體與多模態 AI 技術普及，未來 AI 不再只是「聊天機器人」，而會成為真正能互動、學習、成長的智能夥伴，無論在生活、工作還是產業應用上，都將大幅改變人類與機器的合作關係。

Q7: 產業決策者與投資人應如何佈局？

建議企業與投資人勿只壓注單一路線，應同時關注 LLM 應用與 RL、agent 技術動向。提前佈局新一代 AI 智能體、強化學習平台、多模態融合技術，有望在未來 AI 生態洗牌時掌握關鍵競爭優勢。

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