00后国人论文登Nature，大模型对人类可靠性降低

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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

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

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

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？

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

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

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

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

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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