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AI模型的能力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了它們的訓(xùn)練范圍，并且即使是它們的發(fā)明者也對(duì)此感到困惑。越來越多的測(cè)試表明，這些AI系統(tǒng)會(huì)像我們的大腦一樣，發(fā)展出對(duì)真實(shí)世界的內(nèi)部模型，盡管機(jī)器的技術(shù)不同。研究者們驚訝于這些大型語言模型(LLMs)能夠從文本中學(xué)到多少東西。這些系統(tǒng)似乎能夠從互聯(lián)網(wǎng)文本中吸收顏色描述并構(gòu)建顏色的內(nèi)部表示。此外，LLMs還能夠通過“上下文學(xué)習(xí)”從用戶的提示中學(xué)習(xí)，這是一種新的學(xué)習(xí)方式。
然而研究者們也擔(dān)心他們研究這些系統(tǒng)的窗口正在關(guān)閉。OpenAI并沒有透露GPT-4的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練細(xì)節(jié)，這部分原因是因?yàn)樗cGoogle等公司以及其他國家競爭。這種缺乏透明度不僅損害了研究者的利益，也妨礙了理解采用AI技術(shù)所帶來的社會(huì)影響的努力。
研究人員仍在努力理解，訓(xùn)練成會(huì)模仿互聯(lián)網(wǎng)文本的AI模型如何能執(zhí)行高級(jí)任務(wù)，比如運(yùn)行代碼、玩游戲，甚至試圖破壞婚姻。
目前還沒有人知道ChatGPT及其人工智能同類將如何改變世界，其中一個(gè)原因是沒有人真正知道它們內(nèi)部發(fā)生了什么。這些系統(tǒng)的一些能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了它們的訓(xùn)練范圍，甚至它們的發(fā)明者也不知道為什么。越來越多的測(cè)試表明，這些AI系統(tǒng)會(huì)像我們的大腦一樣，發(fā)展出對(duì)于真實(shí)世界的內(nèi)部模型，盡管機(jī)器的技術(shù)是不同的。
布朗大學(xué)的研究人員之一Ellie Pavlick表示：“如果我們不了解它們的工作原理，那么我們想要通過它們來使它們變得更好、更安全或者任何其他方面的事情都似乎是一個(gè)荒謬的要求?！?/p>
在某種程度上，她和她的同事們完全理解GPT(預(yù)訓(xùn)練生成式轉(zhuǎn)換器)和其他大型語言模型(LLMs)。這些模型依賴于一種名為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)松散地模仿了人類大腦中相互聯(lián)系的神經(jīng)元。這些程序的代碼相對(duì)簡單，只占用了幾個(gè)屏幕，設(shè)置了一個(gè)自動(dòng)糾錯(cuò)算法，根據(jù)對(duì)數(shù)百GB互聯(lián)網(wǎng)文本的繁瑣統(tǒng)計(jì)分析，選擇最有可能完成一段話的詞語。額外的訓(xùn)練確保系統(tǒng)以對(duì)話形式呈現(xiàn)其結(jié)果。在這個(gè)意義上，它所做的一切就是復(fù)讀它所學(xué)到的東西；用語言學(xué)家Emily Bender的話來說，它是一個(gè)“隨機(jī)鸚鵡”。但是LLMs也成功通過了律師資格考試，在抑揚(yáng)頓挫的五音詩中解釋希格斯玻色子，并試圖破壞其用戶的婚姻。很少有人預(yù)料到一個(gè)相當(dāng)簡單的自動(dòng)糾錯(cuò)算法會(huì)獲得如此廣泛的能力。
GPT和其他人工智能系統(tǒng)表現(xiàn)出它們沒有訓(xùn)練過的任務(wù)，賦予了它們“新興的能力”，這甚至讓一些一般對(duì)LLMs炒作持懷疑態(tài)度的研究人員感到驚訝?！拔也恢浪鼈兪侨绾巫龅降?，也不知道它們是否能夠像人類一樣更普遍地做到這一點(diǎn)，但它們挑戰(zhàn)了我的觀點(diǎn)，”圣塔菲研究所的人工智能研究員Melanie Mitchell說道。
蒙特利爾大學(xué)的人工智能研究員Yoshua Bengio表示：“它肯定不僅僅是一個(gè)隨機(jī)鸚鵡，它肯定建立了一些世界的表現(xiàn)形式，雖然我不認(rèn)為它與人類建立內(nèi)部世界模型的方式完全相同?！?/p>
在3月份的紐約大學(xué)的一次會(huì)議上，哲學(xué)家Rapha?l Millière展示了LLMs的另一個(gè)驚人例子。這些模型已經(jīng)展示了編寫計(jì)算機(jī)代碼的能力，這令人印象深刻，但并不太令人驚訝，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)上有很多代碼可以模仿。然而，Millière更進(jìn)一步展示了GPT也可以執(zhí)行代碼。他輸入了一個(gè)程序來計(jì)算斐波那契數(shù)列的第83個(gè)數(shù)?！斑@是非常高度的多步推理，”他說。而機(jī)器人則通過了這個(gè)測(cè)試。然而，當(dāng)Millière直接詢問第83個(gè)斐波那契數(shù)時(shí)，GPT卻答錯(cuò)了。這表明系統(tǒng)不只是在復(fù)讀互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容，而是通過自己的計(jì)算得出了正確答案。
雖然LLM在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，但它本身并不是一臺(tái)計(jì)算機(jī)。它缺少必要的計(jì)算要素，如工作記憶。在承認(rèn)GPT本身不應(yīng)該能夠運(yùn)行代碼的前提下，其發(fā)明者OpenAI已經(jīng)推出了一種專門的插件，當(dāng)ChatGPT回答查詢時(shí)可以使用的工具，允許它這樣做。但是這個(gè)插件沒有在Millière的演示中使用。相反，他假設(shè)機(jī)器通過利用它根據(jù)上下文解釋單詞的機(jī)制， improvisierte了一個(gè)內(nèi)存，這類似于自然用現(xiàn)有能力重新用于新功能的情況。
這種即興能力表明LLMs發(fā)展出了超越淺層統(tǒng)計(jì)分析的內(nèi)部復(fù)雜性。研究人員發(fā)現(xiàn)這些系統(tǒng)似乎能夠真正理解它們所學(xué)到的內(nèi)容。在上周的國際學(xué)習(xí)表示會(huì)議(ICLR)上，哈佛大學(xué)的博士生Kenneth Li和他的人工智能研究員同事：麻省理工學(xué)院的Aspen K. Hopkins、東北大學(xué)的David Bau以及哈佛大學(xué)的Fernanda Viégas、Hanspeter Pfister和Martin Wattenberg，啟動(dòng)了他們自己的GPT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)副本，以便研究其內(nèi)部運(yùn)作。他們通過以文本形式輸入長序列的Othello棋盤移動(dòng)，訓(xùn)練了它數(shù)百萬次。他們的模型成為了一個(gè)幾乎完美的玩家。
為了研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何編碼信息，他們采用了Bengio和蒙特利爾大學(xué)的Guillaume Alain在2016年開發(fā)的一種技術(shù)。他們創(chuàng)建了一個(gè)微型的“探測(cè)”網(wǎng)絡(luò)，逐層分析主網(wǎng)絡(luò)。Li將這種方法比作神經(jīng)科學(xué)的方法。他說：“這類似于我們將電探頭放入人類大腦中的情況?！痹贏I的情況下，探頭顯示它的“神經(jīng)活動(dòng)”匹配了Othello游戲棋盤的表示形式，盡管是以復(fù)雜的方式呈現(xiàn)。為了確認(rèn)這一點(diǎn)，研究人員反復(fù)運(yùn)行探頭，將信息植入網(wǎng)絡(luò)中。例如，將游戲中的黑色標(biāo)記反轉(zhuǎn)為白色標(biāo)記。Li說：“基本上，我們侵入了這些語言模型的大腦?！本W(wǎng)絡(luò)相應(yīng)地調(diào)整了它的移動(dòng)。研究人員得出結(jié)論，它基本上像人類一樣玩Othello: 通過保持一張棋盤在它的“內(nèi)心視野”中，并使用這個(gè)模型來評(píng)估移動(dòng)。Li說，他認(rèn)為這個(gè)系統(tǒng)學(xué)會(huì)了這個(gè)技能，因?yàn)檫@是對(duì)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)最簡單的描述方式。他補(bǔ)充道：“如果你被給予大量的游戲腳本，試圖找出其背后的規(guī)則是最好的壓縮方式?！?/p>
LLMs能夠推斷外部世界的結(jié)構(gòu)，這不僅限于簡單的游戲操作，還可以體現(xiàn)在對(duì)話中。麻省理工學(xué)院的Belinda Li、Maxwell Nye和Jacob Andreas研究了玩文本冒險(xiǎn)游戲的網(wǎng)絡(luò)。他們輸入了如“鑰匙在寶箱里”，然后是“你拿了鑰匙”的句子。通過探測(cè)，他們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)在自身編碼了與“寶箱”和“你”對(duì)應(yīng)的變量，每個(gè)變量都具有持有鑰匙或沒有鑰匙的屬性，并逐句更新這些變量。這個(gè)系統(tǒng)沒有獨(dú)立的方法知道箱子或鑰匙是什么，但它學(xué)會(huì)了完成這個(gè)任務(wù)所需的概念。Belinda Li說：“模型內(nèi)部隱藏著一些狀態(tài)的表示。”
研究人員驚嘆于LLMs從文本中能夠?qū)W到多少知識(shí)。例如，Pavlick和她的博士生Roma Patel發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)從互聯(lián)網(wǎng)文本中吸收顏色描述并構(gòu)建顏色的內(nèi)部表示。當(dāng)它們看到“紅色”這個(gè)詞時(shí)，不僅會(huì)將其處理為抽象符號(hào)，而且會(huì)將其處理為一個(gè)概念，與玫瑰紅、深紅、洋紅、鐵銹紅等顏色有著某種關(guān)系。展示這一點(diǎn)有點(diǎn)棘手。研究人員并沒有向網(wǎng)絡(luò)中插入探針，而是研究了它對(duì)一系列文本提示的反應(yīng)。為了檢查它是否僅僅是從在線參考中復(fù)制顏色關(guān)系，他們?cè)噲D誤導(dǎo)系統(tǒng)，告訴它紅色實(shí)際上是綠色，就像一個(gè)人的紅色是另一個(gè)人的綠色的哲學(xué)思想實(shí)驗(yàn)。系統(tǒng)沒有回答錯(cuò)誤的答案，而是適當(dāng)?shù)馗淖兞祟伾u(píng)估，以保持正確的關(guān)系。
LLMs除了從語言中提取潛在意義外，還能夠動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)。在AI領(lǐng)域，術(shù)語“學(xué)習(xí)”通常是指開發(fā)人員將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)暴露于吉比特級(jí)別的數(shù)據(jù)并調(diào)整其內(nèi)部連接的計(jì)算密集型過程。當(dāng)您輸入一個(gè)查詢到ChatGPT時(shí)，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該已經(jīng)固定了；與人類不同的是，它不應(yīng)該繼續(xù)學(xué)習(xí)。因此，LLMs實(shí)際上能夠從用戶的提示中學(xué)習(xí)，這種能力稱為“上下文學(xué)習(xí)”?！斑@是以前不被理解的不同類型的學(xué)習(xí)，”人工智能公司SingularityNET的創(chuàng)始人Ben Goertzel說。
LLM學(xué)習(xí)的一個(gè)例子來自人類與ChatGPT等聊天機(jī)器人的交互方式。您可以給系統(tǒng)提供您希望它如何回答的示例，它會(huì)服從。它的輸出由它最近看到的幾千個(gè)單詞決定。它在這些單詞的基礎(chǔ)上做出的決策是由其固定的內(nèi)部連接規(guī)定的，但單詞序列仍然具有一定的適應(yīng)性。有整個(gè)網(wǎng)站專門用于“越獄”提示，以克服系統(tǒng)的“限制”，這些限制阻止系統(tǒng)告訴用戶如何制作管狀炸彈，通常是通過指示模型假裝成沒有限制的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。有些人將越獄用于不良目的，而其他人則將其用于引發(fā)更有創(chuàng)意的答案。“在學(xué)術(shù)研究方面，它會(huì)回答科學(xué)問題，我認(rèn)為會(huì)比你直接問它要好，”佛羅里達(dá)大西洋大學(xué)機(jī)器感知和認(rèn)知機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的聯(lián)合主任威廉·漢說?！八鼘?duì)學(xué)術(shù)研究更好?！?/p>
一種上下文學(xué)習(xí)的類型是“思維鏈”提示，這意味著要求網(wǎng)絡(luò)拼出其推理的每個(gè)步驟，這種策略使其在需要多個(gè)步驟的邏輯或算術(shù)問題上做得更好。但Millière的例子之所以讓人驚訝，是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)在沒有任何這樣的指導(dǎo)下找到了斐波那契數(shù)列。
2022年，谷歌研究和瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院的Johannes von Oswald、Eyvind Niklasson、Ettore Randazzo、Jo?o Sacramento、Alexander Mordvintsev、Andrey Zhmoginov和Max Vladymyrov展示了上下文學(xué)習(xí)遵循與標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)相同的基本計(jì)算過程，稱為梯度下降。這個(gè)過程沒有被編程，系統(tǒng)在沒有幫助的情況下發(fā)現(xiàn)了它?！八枰蔀橐豁?xiàng)學(xué)習(xí)技能，”谷歌研究副總裁Blaise Agüera y Arcas說。事實(shí)上，他認(rèn)為LLMs可能還有其他潛在的能力，尚未被發(fā)現(xiàn)?！懊看挝覀儨y(cè)試一個(gè)我們可以量化的新能力時(shí)，我們都能找到它，”他說。
盡管LLMs有足夠的盲點(diǎn)，不足以稱為人工通用智能或AGI(這是指一臺(tái)機(jī)器達(dá)到動(dòng)物大腦的機(jī)智程度的術(shù)語)但這些新出現(xiàn)的能力表明，一些研究人員認(rèn)為科技公司比樂觀主義者猜測(cè)的還要接近AGI。“它們是間接證據(jù)，表明我們離AGI可能沒有那么遠(yuǎn)，”Goertzel在佛羅里達(dá)大西洋大學(xué)深度學(xué)習(xí)會(huì)議上于三月份說道。OpenAI的插件為ChatGPT提供了類似人腦的模塊化架構(gòu)?！皩PT-4 [ChatGPT所使用的LLM的最新版本]與各種插件結(jié)合起來，可能是走向人類化功能專業(yè)化的一條路，”麻省理工學(xué)院的研究員Anna Ivanova說。
與此同時(shí)，研究人員擔(dān)心，他們研究這些系統(tǒng)的能力可能正在關(guān)閉。OpenAI沒有透露它是如何設(shè)計(jì)和訓(xùn)練GPT-4的細(xì)節(jié)，部分原因是因?yàn)樗c谷歌和其他公司(更不用說其他國家)在競爭中?！翱赡軙?huì)有更少的工業(yè)開放研究，事情會(huì)更加隔離和組織建立產(chǎn)品，”麻省理工學(xué)院的理論物理學(xué)家Dan Roberts說，他將其職業(yè)技能應(yīng)用于理解人工智能。
這種缺乏透明度不僅會(huì)損害研究人員，還會(huì)阻礙理解采用人工智能技術(shù)的社會(huì)影響的努力?！巴该鬟@些模型是確保安全的最重要的事情，”Mitchell說。
本文譯自 Scientific American，由 bali 編輯發(fā)布。
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