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发布日期：2024-08-07 作者：开云
北京时候5月14日清晨，美国开放人工智能研究中间（OpenAI）发布了其下一代年夜型说话模子GPT-4o，人工智能（AI）范畴复兴硝烟。
虽然AI一词已很普和，但其内部运作体例仍像黑箱操作一样，是一个谜。由于AI依靠机械进修算法，而进步前辈的机械进修算法利用摹拟人脑布局的神经收集，信息在分歧神经元间传递，以人类不容易理解的体例内化数据，缺少可视化和透明度。
这个问题对ChatGPT等年夜型说话模子（LLM）来讲特别严重，部门缘由在在它们范围重大，有些LLM具有数千亿乃至上万亿个参数。
英国《天然》杂志网站在15日的报导中指出，为洞悉LLM的黑箱操作，科学家正对AI系统进行逆向工程。他们扫描LLM的“年夜脑”，以揭露它们在做甚么、若何做和为何如许做等谜团。
谈话疗法
因为聊天机械人可以进行对话，一些研究人员就让模子自我注释，以领会其工作道理。这类方式近似在心理学中利用的“谈话疗法”。
德国斯图加特年夜学计较机科学家蒂洛 哈根德夫暗示，人脑和LLM都像是一个“黑箱”，而心理学有能力研究它。
客岁，哈根德夫颁发了一篇关在“机械心理学”的文章。他认为，经由过程将LLM视为人类主体，让其介入对话，可以说明其复杂行动。
面临复杂问题，人类在潜意识里会进行分步调推理。受此开导，谷歌团队2022年引入了“思惟链提醒”，以描写一种让LLM展现其“思惟”的方式。
简单来讲，思惟链提醒是一种非凡的上下文进修。分歧在尺度提醒只给出输入—输出，思惟链提醒还会额外增添推理进程。
该方式在GPT-3等三个年夜型说话模子上都获得了验证：对照尺度提醒，新方式在一系列算术推理使命上的正确率都有了显著提高。但美国纽约年夜学研究人员的一项最新研究注解：LLM并没有益用思惟链的推理能力，它只是偷偷加了计较。
美国东北年夜学计较机科学家戴维 鲍暗示，虽然以研究人类的体例研究LLM有点希奇，但二者的行动却以使人惊奇的体例堆叠。在曩昔两年里，很多科学家将用在人类的问卷和尝试利用在LLM，丈量了其人格、推理、成见、道德价值不雅、缔造力、情感、遵从性等。成果显示，在很多环境下，机械能复制人类行动。但在有些环境下，它们的行动与人类行动纷歧样。例如，LLM比人类更轻易遭到暗示，其行动也会跟着问题措辞的分歧而产生庞大转变。
脑部扫描
一些科学家从神经科学范畴罗致技能，以此来摸索LLM的内部工作道理。
为研究聊天机械人是若何进行棍骗的，美国卡内基梅隆年夜学计较机专家安迪 邹和其合作者扣问了LLM，并不雅察了它们神经元的激活环境。邹指出，这有点像对人类进行脑部神经成像扫描，也有点像利用测谎仪。
研究人员屡次让LLM说谎或说真话，并丈量了神经元勾当模式的差别。然后，每当向模子提出一个新问题时，他们都可以不雅察其勾当，并判定谜底是不是真实。在一个简单使命中，该方式的正确率跨越90%。邹暗示，此类系统可以及时检测出LLM不老实行动。
鲍和其同事则开辟了扫描和编纂人工智能神经收集的方式，包罗一种他们称之为因果追踪的手艺，以肯定AI“年夜脑”中以特定体例回覆问题的部门。
鲍指出，人工神经收集的益处在在，可以在它们身上做神经科学家求之不得的尝试，好比可以不雅察每个神经元、运行数百万次收集、进行各类疯狂的丈量和干涉干与，且做这些都没必要取得赞成书。
打破不成注释性
邹和鲍等人提出LLM扫描手艺采取自上而下的方式，将概念或事实归因在潜伏的神经表征。还一些科学家则利用自下而上的方式，即不雅察神经元并扣问它们代表甚么。
神经元的不成注释性，一向是AI范畴的“老迈难”问题。2023年，来自Anthropic公司的一个团队提出了一种方式，成功将512个神经元分化成了4096个可注释特点，从而让其具有了可注释性。
研究人员暗示，他们这一方式很有可能降服AI不成注释性这一庞大障碍。一旦人类领会LLM工作道理，就可以很轻易地判定其是不是平安，从而决议它是不是应当被社会和企业采取。
不外，邹暗示，虽然这类方式很有价值，但不太合适注释更复杂的AI行动。
开云体育app虽然研究人员仍在尽力弄清晰AI若何工作，但人们愈来愈告竣一请安见：AI公司应当尽力为其模子供给注释，当局也应当制订相干律例来履行这一点。
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