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GPT-4 老板:AI 可能会杀死人类,已经出现我们无法解释的推理能力

量子位 2023/3/28 13:07:10 责编:梦泽

“AI 确实可能杀死人类。”

这话并非危言耸听,而是 OpenAI CEO 奥特曼的最新观点。

而这番观点,是奥特曼在与 MIT 研究科学家 Lex Fridman 长达 2 小时的对话中透露。

不仅如此,奥特曼谈及了近期围绕 ChatGPT 产生的诸多问题,坦承就连 OpenAI 团队,也根本没搞懂它是如何“进化”的:

从 ChatGPT 开始,AI 出现了推理能力。但没人能解读这种能力出现的原因。

唯一的途径是向 ChatGPT 提问,从它的回答中摸索它的思路。

针对马斯克在推特上的“危险论”,他直言:

马斯克在我心中是英雄,我支持也理解他的担忧。

虽然他在推特上挺混蛋的,但希望马斯克能看到我们在解决 AGI 安全问题上付出了多大的努力。

除此之外,在这场对话过程中,奥特曼还提到了不少刁钻的话题,例如:

  • ChatGPT、GPT-4 开发的内幕

  • GPT-4 是人类迄今所实现的最复杂的软件

  • 如何看待大家拿 ChatGPT 越狱

  • ……

在看过这场对话之后,网友直呼:

两位 AI 大佬用大家都能理解的方式聊 AI,多来点这样的访谈。

那么接下来,我们就来一同看下他们这场深度对话。

GPT-4 内幕大曝光

GPT-4 是这场对话中最受关注的部分。

它是如何训练的?如何在训练模型时避免浪费算力?如何解决 AI 回答不同价值观的人的问题?

首先是训练过程,依旧是预训练 + RLHF,不过透露了一点具体细节。

GPT-4 早在去年夏天就已经训练完成,后面一直在进行对齐工作,让它表现得更符合人类需求。

相比预训练数据集,RLHF 所用的数据非常少,但效果是决定性的。

对此,奥特曼透露了一点数据来源,包含一些开源数据集、以及合作商提供的部分数据集。

当然,数据集中也有一点 Reddit 论坛上出现的迷因梗(meme),但不是很多。对此奥特曼遗憾表示:

如果再多点,它的回答可能会更有趣。

即便如此,团队甚至奥特曼自己依旧不能完全解读 GPT-4。

目前对它的解读方式,依旧是通过不断问它问题,通过它的回答来判断它的“思路”。

而就在不断测试中,OpenAI 发现从 ChatGPT 开始,GPT 系列出现了推理能力

虽然 ChatGPT 绝大部分时候都被当做数据库使用,但它确实也出现了一定的推理能力,至于这种能力具体如何出现的,目前却无人能回答。

但大模型的训练往往意味着大量算力需求。对此奥特曼再次提到了 OpenAI 独特的训练预测方法:

即便模型很大,团队目前也有办法只通过部分训练,预测整个模型的性能,就像是预测一名 1 岁的婴儿能否通过 SAT 考试一样。

关于这一点,在 GPT-4 论文和官方博客中也有更详细介绍。

最后奥特曼承认,GPT-4 确实存在应对不同价值观的人的问题。

临时解决办法就是把更改系统消息(system message)的权限开放给用户,也就是 ChatGPT 中经常见到的那段“我只是一个语言模型……”。

通过改变系统消息,GPT-4 会更容易扮演其中规定的角色,比在对话中提出要求的重视程度更高,如规定 GPT-4 像苏格拉底一样说话,或者只用 JSON 格式回答问题。

所以,对于 GPT 系列来说,谁最可能载入人工智能史册?奥特曼倒不认为是 GPT-4:

从可用性和 RLHF 来看,ChatGPT 无疑是最具里程碑的那一个,背后的模型没有产品的实用性重要

最会打太极的 CEO

GPT-4 论文中没有透露参数规模、训练数据集大小等更多细节,还被外界吐槽越来越不 Open 了。

在这次访谈中,面对主持人步步追问,奥特曼依旧守口如瓶。

GPT-4 预训练数据集有多大?奥特曼只是很笼统的介绍了有公开数据集、有来自合作伙伴的内容(如 GitHub 提供的代码)还有来自网络的内容。

活像 ChatGPT 也能写出来的那种赛博八股文,只有在谈到 Reddit 的时候透露了网络梗图在训练数据中占比不大,“不然 ChatGPT 可能更有趣一些”。

GPT-4 模型参数量有多大?奥特曼只是说之前疯传的 100 万亿参数是谣言,然后又糊弄过去了。

我认为人们被参数竞赛所吸引,就像过去被 CPU 的主频竞赛所吸引一样。现在人们不再关心手机处理器有多少赫兹了,关心的是这东西能为你做什么。

不过奥特曼对于一种说法是持有肯定态度 ——“GPT-4 是人类迄今所实现的最复杂的软件”

但在主持人 Lex 突然抛出一些时下针对 GPT-4 的尖锐观点时,奥特曼的应对也堪称“AI 般淡定”(狗头)。

例如,关于前段时间闹得沸沸扬扬的 GPT-4 越狱问题。

一名斯坦福教授仅仅用 30 分钟,就诱导 GPT-4 制定出了越狱计划,并全部展示了出来。

对此奥特曼表示,就如同当年 iPhone 也面临被“黑”或者说越狱的问题(如当年免费的越狱版 App Store)一样,这并非不能解决的事情。

奥特曼甚至坦承,他当年就把自己的第一台苹果手机越狱了 —— 甚至当时觉得这是个很酷的事情。

但现在已经没有多少人去干苹果越狱的事情了,因为不越狱也足够好用了。

奥特曼表示,OpenAI 的应对思路同样如此,即把功能做的足够强,他甚至表示,愿意在这方面给用户开更多权限,以便了解他们到底想要什么。

除此之外,Lex 还提到了马斯克对于奥特曼的批评。

奥特曼虽然是当年被马斯克一手提拔的人才,但如今马斯克不仅退出了他们联手创办的 OpenAI,还对 OpenAI 现状十分不满,经常在推特上阴阳怪气这家公司。

我捐 1 亿美金成立的非营利组织怎么就变成一个 300 亿市值的营利性公司了呢?如果这是合法的,为什么其他人不这样做?

作为 OpenAI 现任 CEO,奥特曼并未直接回应此事,而是调侃了一下马斯克在航天领域也经常被“老前辈”们批评的事情。

这一系列采访问答,不禁让人想到在 ChatGPT 发布后,奥特曼对于记者“将 ChatGPT 整合进微软必应和 Office”问题的回应方式:

你知道我不能对此发表评论。我知道你知道我不能对此发表评论。你知道我知道你知道我不能对此发表评论。

既然如此,为什么你还要问它呢?

GPT 的“偏见”不会消失

GPT 在迭代过程中“偏见”必然存在,它不可能保持完全中立。

在主持人提到关于 ChatGPT 以及 GPT-4 种存在的偏见问题时,奥特曼这样回应道。

ChatGPT 在推出之初,就不是一个成熟的产品,它需要不断迭代,而在迭代的过程中,仅仅依靠内部的力量是无法完成的。

“提前”推出 ChatGPT 技术,是要借助外部世界的集体智慧和能力,同时也能让全世界参与进“塑造 AI”的过程中。

而不同人对于问题的看法也各不相同,所以在这个过程中,“偏见”问题就不可避免。

甚至奥特曼在话里话外也透露着:在 GPT 中,“偏见”永远不会消失

他将外部参与建设 GPT 比作“公开领域建设的权衡”。

GPT 生成答案是个性化控制的结果,迭代的过程则是更精准地控制“个性化”的过程。

有趣的是,期间奥特曼还暗戳戳“背刺”起了马斯克的推特:

推特摧毁掉的多元性,我们正在将其找回来。

(嗯,奥特曼是懂一些话术的)

当然,谈到 ChatGPT,总绕不开其背后的公司 OpenAI,在成立之初,它就立下了两个 Flag:

  • 1、非营利性

  • 2、通用人工智能(AGI)

如今,已经过去八年之久,这两个 Flag 也是发生了巨大的变化:AGI 的大旗还在高举,而非营利性这面旗则已经摇摇欲坠。

对此,奥特曼也是分别作出了回应。

对于 OpenAI“非营利性质”的逐渐削弱,奥特曼直言:很久之前,就已经意识到非营利性不是长久之计

仅仅依靠非营利筹集到的资金对 OpenAI 的研究来说远远不够,商业化是必然选择。

但在之后奥特曼也试图“找补”回一些,称目前的商业化的程度仅止于满足投资者与员工的固定回报,剩余资金还是会流向非营利性组织。

提到 AGI,一开始在 OpenAI 声称要做通用人工智能时,还有一堆人在嘲讽,如今做出 GPT-4 这样的产品,回过头来再看,嘲讽的声音已经越来越少了。

而面对外界询问“GPT-4 是 AGI 吗”这样的问题时,奥特曼则是直接给出了自己理解中的 AGI:

AGI 所掌握的知识应该是要超过人类科学知识总和的,并且具有创造性,能够推动基础科学的发展;

而目前所有 GPT 并不能做到这些,想要达到 AGI 还需要在目前 GPT 的范式上进行拓展,至于如何拓展,正是目前所缺乏的。

值得一提的是,谈到 AGI 时,是奥特曼在访谈中鲜有的“两眼放光”的时刻。

他抛出了一句极具“科研分子理想情怀”的金句:

也许 AGI 是永远抵达不了的乌托邦,但这个过程会让人类越来越强大。

但奥特曼并不否认过分强大的 AGI“可能杀死人类”这一观点:

我必须承认,(AI 杀死人类)有一定可能性。

很多关于 AI 安全和挑战的预测被证明是错误的,我们必须正视这一点,并尽早尝试找到解决问题的方法。

One More Thing

在谈话最后,Lex Fridman 还试图让奥特曼讲一些给年轻人们的建议,奥特曼直接来了个“反鸡汤文学”:

网络上的“成功学”帖子太诱人,建议不要听太多建议。

我就是无视建议做到现在这样的。

参考链接:

  • https://www.youtube.com/watch?v=L_Guz73e6fw

本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:Pine 萧箫 金磊

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关键词:ChatGPTOpenAI

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