探讨大模型发展中的奇怪现象

标题：AI大模型的“脑雾”现象：可信度的挑战与解决之道

正文：

近日，国际顶尖科学学术期刊Nature刊登了一篇关于AI大模型“脑雾”现象的研究。
来自西班牙的研究团队发现，经过优化后的AI大模型虽然基本做到有问必答，但在面对超纲问题时，会出现错答、乱答的现象，导致生成结果的准确性和响应效率降低。
这一现象引发了人们对AI大模型可信度的担忧。

一、AI大模型的“脑雾”现象

研究团队选择了三个有代表性的AI大模型作为研究对象，分别是openai的GPT、Meta的Llama以及BigScience研发的BLOOM模型。
经过数千次测试，研究人员发现，随着AI大模型的参数量增大、版本更新，其回答的准确度会有所提高。
但随着问题难度增加，其回答的准确度有所下降。
这一现象在GPT-4等AI大模型中尤为明显。

二、用户难以分辨AI回答的真实性

除了AI大模型本身存在的问题，该研究还发现人们通常也难以发现AI回答中的错误。
测试结果显示，人们误判AI大模型回答的频率高达10%到40%。
这意味着，用户可能会错信AI聊天机器人的说法，被混淆视听。

三、人为划定AI大模型的作答范围

针对这一问题，研究者JoséHernández-Orallo提议，AI开发者应着重提升AI大模型在处理简单问题时的整体表现，并引导AI聊天机器人拒绝回答一些较为困难的问题。
他认为，人们需要懂得在哪个范围内适合使用AI，而在哪个范围内AI助手难以胜任工作。
对于超出阈值的问题，可以直接回复“我不知道”。

四、AI大模型优化带来的挑战与机遇

随着AI大模型的不断优化，包括更大的参数量、更多的训练数据和使用更多的算力等，其性能得到了显著提升。
研究团队发现，这些优化似乎也使得AI大模型的脑雾现象愈发严重。
尤其是采用强化学习等方式人为微调后的AI大模型版本，虽然生成答案的准确度有所提高，但错误率也在同步增加。

五、AI大模型的“不懂装懂”现象

研究发现，一些原本选择逃避回答的问题，现在的AI大模型更倾向于给出一个错误答案来应付。
这使得这些模型出现脑雾情况的比例增加，反而变得更加不可靠。
哲学家MikeHicks将这种脑雾现象称为胡扯，即这些AI大模型越来越擅长不懂装懂。
这意味着当聊天的话题超出AI聊天机器人的知识储备时，它输出观点的倾向比过去更为明显。

六、专业领域微调的AI聊天机器人表现更佳

为了降低脑雾频率，部分AI大模型已经采取了与设定阈值类似的方法。
它们遇到超出知识范围的问题后，会回答“我不知道”，或者“我没有足够的信息来解答这个问题”。
针对专业领域的AI聊天机器人，其回答机制通常更严谨，以免乱答超纲问题。
这在一定程度上降低了脑雾现象的出现。

七、总结与展望

AI大模型的脑雾现象对用户的判断力和信任度构成了挑战。
为了提升AI大模型的可靠性，研究者们呼吁开发者加强对简单问题的处理性能提升的同时，也需要警惕因过度优化而导致的脑雾现象加剧问题。
对于通用型AI聊天机器人来说，设定合理的阈值范围以避免误导用户同样重要。
未来，随着技术的不断进步和研究的深入，人们有望看到更为可靠、高效的AI大模型的出现。

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