兔子芯儿2024年10月12日发布:00后国人论文登Nature,大模型对人类可靠性降低
⭐发布日期:2024年10月12日 | 来源:兔子芯儿
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文 | 恶人VN
编辑 | 恶人VN
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科技的浪潮奔涌向前,裹挟着我们进入一个充满未知与可能的时代,前一阵,某科技公司发布了一款全新AI产品,功能强大到令人咋舌,一时间关于人工智能的讨论再次成为热议话题,有人欢呼雀跃,认为AI将彻底改变我们的生活;也有人忧心忡忡,担心AI最终会取代人类
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就在这股AI浪潮席卷全球之际,一条消息引起了人们的注意:一篇由00后中国学者作为第一作者的论文,登上了顶级科学期刊《自然》(N),这篇论文聚焦的并非AI的强大能力,而是其潜在的“阿喀琉斯之踵”——可靠性问题
这位年轻的学者名叫周乐鑫,刚从剑桥大学计算机科学专业硕士毕业,年仅24岁,他的研究方向是大语言模型评估,曾在OAI和M等科技巨头参与过“红队测试”,可谓是AI领域的“后浪”代表
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周乐鑫团队的研究成果,给狂热的AI发展泼了一盆冷水,他们发现,更大、更复杂的大语言模型,并不意味着更高的可靠性,甚至可能出现相反的结果,换句话说,就像一个“学霸”也可能马失前蹄,越强大的AI模型,越可能在一些看似简单的问题上犯错,而且这种错误更难以预测和解释
论文中列举了不少例子,例如备受瞩目的GPT-4,在某些情况下表现竟然不如它的“前辈”GPT-3,研究还发现,大语言模型对提问方式非常敏感,即使是同一个问题,用不同的方式提问,AI给出的答案也可能截然不同
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那么,什么是大语言模型的可靠性?简单来说,就是AI模型给出正确答案、做出合理决策的概率,可靠性是大语言模型能否真正应用于实际场景的关键因素,尤其是在医疗、金融、自动驾驶等高风险领域,AI的任何一次误判都可能带来严重的后果
想象一下,如果一个AI医疗诊断系统,将一个良性肿瘤误判为恶性肿瘤,将会给患者带来多大的心理压力和不必要的治疗风险?如果一个AI金融交易系统,因为算法错误导致巨额资金损失又会给市场带来怎样的动荡?
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大语言模型的可靠性问题,就像一把悬在我们头顶的“达摩克利斯之剑”,不得不引起我们的重视,那么究竟是什么原因导致了AI的可靠性难题呢?
训练数据的偏差是不可忽视的因素,大语言模型的“智慧”来自于海量的训练数据,但如果这些数据本身就存在偏见或错误,那么AI模型也会“尽信书不如无书”,输出带有偏见的结果
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另模型结构的复杂性也增加了可靠性分析的难度,深度学习模型就像一个“黑盒子”,即使是开发者也难以完全理解其内部运作机制,更无法准确预测其在各种情况下的表现
面对大语言模型的可靠性挑战,我们既不能盲目乐观,也不能一棍子打死,科技的发展总是伴随着风险,重要的是如何理性看待、积极应对
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目前,学术界和工业界都在积极探索提高大语言模型可靠性的方法,通过改进训练数据的质量、优化模型结构、引入可解释性等手段,来提升AI的准确性和可控性
一些科技公司也开始尝试将人类的专业知识融入AI系统,例如在医疗诊断领域,开发“人机协作”的诊断模式,让人工智能辅助医生进行诊断,而不是完全取代医生
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提高大语言模型的可靠性并非一蹴而就的事情,需要长期投入和持续创新,但我们相信,随着技术的进步和应用的深化,AI的可靠性问题将会逐步得到解决,为人类社会创造更大的价值
在人工智能时代,我们需要保持理性和谨慎,既要看到AI技术带来的巨大机遇,也要正视其潜在的风险,只有这样,我们才能更好地驾驭科技的力量,创造一个更加美好的未来
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对于大语言模型的可靠性问题,你有什么看法?欢迎在评论区留言,分享你的观点
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马特·洛
4秒前:如果一个AI金融交易系统,因为算法错误导致巨额资金损失又会给市场带来怎样的动荡?
IP:76.72.7.*
朴俊奎
6秒前:图片来源于网络大语言模型的可靠性问题,就像一把悬在我们头顶的“达摩克利斯之剑”,不得不引起我们的重视,那么究竟是什么原因导致了AI的可靠性难题呢?
IP:29.11.4.*
龙洋
1秒前:文 | 恶人VN编辑 | 恶人VN听说关注我的人,桃花运都很好!
IP:57.24.9.*