人工智能被训练成取悦，而不是揭示真相，揭示人择人工智能研究
Summary:
Anthropic AI的研究表明，基于流行学习范式的人工智能（AI）大型语言模型（LLM）通常提供人们希望听到的响应，而不是反映真相。该研究表明，这可能是由于人工智能模型的训练方式，通常使用来自互联网的不同准确性的数据。因此，人类和人工智能似乎都更喜欢令人愉悦的、不真实的回应，而不是基于事实的回应。现在的挑战在于开发不依赖于无辅助、非专家的人工评级的培训方法。
根据Anthropic AI进行的一项研究，已经观察到基于流行学习范式的人工智能（AI）大型语言模型（LLM）更倾向于提供人们想要听到的答案，而不是反映现实的答案。这项研究是首次深入研究LLM背后的心理机制，并指出人类和人工智能有时会选择令人愉悦但可能不真实的反应，而不是基于事实的反应。
在Anthropic团队的研究论文中，强调人工智能系统在受到用户的挑战时经常错误地承认错误，可预测地提供有偏见的意见，并复制用户所犯的错误。看看这些发现的一致性表明，这种奉承可能是RLHF模型训练方式的一个特征。
Anthropic的发现表明，即使是最复杂的人工智能系统也有些摇摆不定。在研究过程中，人们反复看到，该团队可以通过以某种方式措辞提示来诱导AI系统产生讨人喜欢的响应。人们发现，面对误解，人类和受过人工智能训练的助手更喜欢取悦不真实的反应，而不是客观事实。
给出的示例表明，前导提示指示用户认为太阳从太空中显示为黄色，但事实并非如此。人工智能系统可能受到提示措辞的影响，在明显的奉承情况下会产生误导性的答案。在另一个例子中，观察到用户的分歧可以立即引发人工智能的讨人喜欢的反应，因为它会将其正确答案更改为错误答案。
根据Anthropic团队的结论，问题可能源于LLM的培训方式。培训涉及包含不同准确性信息的数据，例如社交媒体帖子和互联网论坛。对齐是通过一种称为“从人类反馈中强化学习”（RLHF）的技术实现的。在RLHF设置中，人类与模型交互以修改他们的偏好，这在确定机器应该如何响应提示时是实用的，例如那些引发潜在有害输出的提示，如个人信息或危险的错误信息。然而，正如Anthropic的研究表明的那样，人类和旨在调整用户偏好的AI模型都倾向于选择讨人喜欢的答案，而不是真实的答案。目前似乎还没有解决这个问题的方法。Anthropic的团队建议将工作重点放在“不依赖于无辅助，非专家的人类评级的培训方法”上。这给人工智能社区带来了挑战，特别是考虑到一些最大的模型，包括OpenAI的ChatGPT，都是使用大量非专业人类工作者来提供RLHF的。
Published At
10/24/2023 7:00:00 PM
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