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    OpenAI公布大模型新训练方法:阻止ChatGPT“一本正经地胡说八道”

    2023年06月01日 14:39:36   来源:新浪科技

      北京时间6月1日早间消息,据报道,当地时间周三,OpenAI公司通过论文介绍了一种全新的方法,来训练生成式人工智能语言模型。

      OpenAI这一研究成果来得很是时候,最近,随着生成式人工智能技术流行,以及美国2024年总统大选初步启动,人工智能“胡说八道”的问题引发了史无前例的关注和讨论。

      去年,OpenAI公司推出了人工智能对话撰稿工具ChatGPT,背后依托于GPT3和GPT4语言模型。ChatGPT的优秀表现在全世界掀起了生成式人工智能的一股风暴,两个月之内,相关服务的月度活跃用户超过了一亿人,用户增长速度创造了新的世界纪录。

      OpenAI背后的大股东之一是微软,微软已经累计对该公司投资130亿美元。目前,OpenAI的市值大约为290亿美元。

      人工智能“胡说八道”,术语上也被称为“AI幻觉”。面对用户的提问,ChatGPT以及谷歌的Bard等工具会杜撰出一些虚假信息,看上去像是权威正确的答案。

      比如,今年2月谷歌针对Bard工具推出了一个演示视频,视频中Bard有关美国韦伯太空望远镜的描述就存在错误。此外,美国纽约的几位律师最近使用ChatGPT撰写法律文件,ChatGPT描述了完全虚构的案例,这些律师将面临处罚。

      OpenAI公司的研究人员表示,即使是最先进的人工智能模型也会杜撰虚假信息,尤其是在拿不准的时候,它们往往倾向于编造事实。

      研究人员表示,在要求多步骤推理的领域,人工智能胡编的后果尤为严重,因为一个单一的逻辑错误会导致整个解决方案“翻车”。

      OpenAI准备采用新战略,防止人工智能胡编。比如在过去,一旦提供一个正确的最终答案,模型会获得某种鼓励,但是以后,在每一个单一的逻辑推理环节如果表现正确,就将获得鼓励反馈。这种模式也被称之为“过程监督”(以往的模式术语“结果监督”)。

      研究人员表示,“过程监督”模式有助于产生更加清晰合理的回答,它将会鼓励生成式人工智能能够像人类一样,在推理思考中做到“环环相扣”。

      OpenAI公司“随机生成数学”研究专家卡尔·柯比(Karl Cobbe)表示,发现并且减少人工智能模型的逻辑错误,也就是“AI幻觉”,是构建“通用人工智能”的关键一步。另外,“过程监督”模式并非OpenAI公司发明,但是该公司正在加以推广普及。

      柯比表示,新方法的目的,是解决人工智能胡编问题,从而让语言模型能够解决更加复杂的推理难题。

      这位专家介绍,OpenAI已经发布了一个研究使用的数据集,包括80万条人工标签,可用上述新模式训练语言模型。

      不过,美国电子隐私信息中心的资深律师本·魏特斯(Ben Winters)对这种新的训练模式表示质疑,他希望亲自查看OpenAI的完整数据集,以及相关的例子。

      魏特斯表示,目前生成式人工智能还处于野蛮生长时代,OpenAI的新模式还无法实质性缓解AI胡编乱造错误答案的问题。

      这位律师表示,最重要的是,OpenAI是否会将一些研究论文成果部署到实际产品中,如果没有这样的计划,这将会引发社会质疑,即他们到底要向公众发布怎样的最终产品。

      美国布朗大学的学者维克塔(Suresh Venkatasubramanian)表示,目前还不清楚OpenAI的研究论文是否经过了同行评议,他认为这一研究还仅仅停留在“初步观察”阶段。

      维克塔表示,在做出某种确定性结论之前,研究论文还需要在学术圈子内进行更多传播。他认为,如今,人工智能领域每天都会有很多研究成果,但是“大型语言模型”在工作时存在不稳定性,因此在某种条件、背景或者模式下的运行结果,可能无法应用于另外一种条件、背景或模式。

      维克塔认为,在人工智能胡编的问题中,包括了语言模型胡编一些他人引言或者参考信息。OpenAI的新论文并没有证据能解决这一问题。

      OpenAI专家柯比表示,未来将会在学术会议上把论文交给其他人,进行同行评议。对于何时将会把研究成果和“过程监督”整合到ChatGPT等最终产品中,OpenAI尚未发表官方评论。

      美国人工智能研究专家萨拉·迈尔斯·韦斯特(Sarah Myers West)表示,人工智能公司开始解决虚假答案问题,这是一个好消息,但OpenAI目前的论文还停留在“公司内部研究”的阶段,还需要攻克更多难关。

      韦斯特表示,在论文中,OpenAI发布一个“人类级反馈”的小规模数据集,但是并没有训练GPT4模型所用数据的更多介绍。虽然生成式人工智能已经开始改变普通人的工作生活,但是距离“负责任的人工智能应用”,还存在相当多的技术挑战。

      文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

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