影视新干线2024年10月11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11日 | 来源:影视新干线
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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
图片来源于网络
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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武宣王沮渠蒙逊
2秒前：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最终会取代人类图片来源于网络就在这股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”代表图片来源于网络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图片来源于网络那么，什么是大语言模型的可靠性？
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张培培
7秒前：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图片来源于网络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、积极应对图片来源于网络目前，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图片来源于网络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图片来源于网络对于大语言模型的可靠性问题，你有什么看法？
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拉塔浦·朵空萨
8秒前：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？
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