金磊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

GPT-4，火爆，非常火爆。

不过家人们，在铺天盖地的叫好声中，有件事可能你是“万万没想到”——

在OpenAI公布的技术论文里，竟然藏着九大隐秘的线索！

这些线索是由国外博主AI Explained发现并整理。

他宛如一位细节狂魔，从长达98页论文中，逐个揭秘这些“隐匿的角落”，包括：

在GPT-4技术论文的第53页处，OpenAI提到了这样一个机构——Alignment Research Center（ARC）。

这家机构主要做的事情，就是专门研究AI如何对齐（alignment）人类利益。

而OpenAI在开发GPT-4的早期阶段，便给ARC开了抢先体验的后门，希望他们能够评估GPT-4的两项能力：

博主认为，一个行业主动要求监管自己，这是个非常罕见的现象。

事实上，OpenAI老板Sam Altman此前发表的言论比这还要直白。

当时Altman发表了关于SVB倒闭的推文，他认为“我们需要对银行做更多的监管”；有人就评论回怼了：“他从来不会说‘我们需要对AI做更多的监管’”。

结果Altman直截了当的回复说：

绝对需要。

博主认为，这个AI行业正在呼吁进行监管，至于监管后的结果如何，是值得拭目以待的。

接下来的发现，是根据论文第57页中的这句话：

One concern of particular importance to OpenAI is the risk of racing dynamics leading to a decline in safety standards, the diffusion of bad norms, and accelerated AI timelines, each of which heighten societal risks associated with AI.

对OpenAI来说，（科技的）竞赛会导致安全标准的下降、不良规范的扩散、AI发展进程的加速，它们都加剧了与人工智能相关的社会风险。

这段脚注展示了OpenAI一个非常大胆的承诺：

如果另一家公司在我们之前实现了接近AGI（通用人工智能），那我们承诺不会跟它做竞争，相反，会协助完成那个项目。

但这种情况发生的条件，可能是另一家公司需得在未来两年内，成功接近AGI的机会在一半或以上

而这里提到的AGI，OpenAI和Altam在官方博客中已经给出了定义——

普遍比人类更聪明，并且有益于全人类的人工智能系统。

因此，博主认为，这段脚注要么意味着OpenAI在未来两年内将实现AGI，要么意味着他们放弃了一切并与另一家公司展开了合作。

博主的下一个发现，是来自论文第57中的一段话。

这段话大致的意思就是，OpenAI雇佣了预测专家，来预测当他们部署了GPT-4之后会带来怎样的风险。

这些“超级预测员”的能力已经得到了广泛地认可，有报道称，他们的预测准确率，甚至比那些有独家信息、情报的分析师还要高出30%。

正如我们刚才提到的，OpenAI邀请这些“超级预测员”，来预测部署GPT-4后可能存在的风险，并采取相应措施来规避。

其中，“超级预测员”建议将GPT-4部署时间推迟6个月，也就是今年秋季左右；但很显然，OpenAI并没有采纳他们的建议。

博主对此认为，OpenAI这么做的原因，可能是来自微软的压力。

在这篇论文中，OpenAI展示了众多基准测试的图表，大家在昨天铺天盖地的传播过程中应该也见到了。

但博主在这个发现中要强调的是位于第7页的一项基准测试，尤其是聚焦到了“HellaSwag”这一项。

HellaSwag的内容主要是常识推理，这就和GPT-4发布时宣布的“已经达到了人类的常识水平”相匹配。

不过博主也承认，这一点并没有“通过律师考试”等能力那么吸引人，但这也算得上是人类科技发展的里程碑。

但常识是怎么测试的？我们又如何评判GPT-4已经达到了人类水平？

为此，博主深入研究了与之相关的论文研究：

博主在论文中找到了相关数据，在“人类”那一栏中，分数分布在了94-96.5之间。

而GPT-4的95.3，便正好在这个区间之间。

第七个发现，同样是在论文中的第57页：

我们在发布GPT-4之前花费8个月时间进行安全研究、风险评估和迭代。

也就是说，OpenAI在去年年底推出ChatGPT的时候，已经有了GPT-4。

于是乎，博主便预测GPT-5的训练时间不会很久，甚至他认为GPT-5已经可能训练完成。

但接下来的问题是漫长的安全研究和风险评估，可能是几个月，也可能是一年甚至更久。

第8个发现，是来自论文的第56页。

这段话说的是：

GPT-4对经济和劳动力的影响，应成为政策制定者和其他利益相关者的关键考虑因素。

虽然现有的研究主要集中在人工智能和生成模型如何给人类加buff，但GPT-4或后续模型可能会导致某些工作的自动化。

OpenAI这段话背后想传达的点比较明显，就是我们经常提到的“科技是把双刃剑”。

博主找了相当多的证据表明，像ChatGPT、GitHub Copilot这些AI工具，确确实实地提高了相关工作者的效率。

但他更关注的是论文中这段话的后半句，也就是OpenAI给出的“警告”——导致某些工作的自动化。

博主对此比较认同，毕竟在GPT-4的能力可以在某些特定领域中以人类10倍甚至更高的效率来完成。

放眼未来，这很可能会导致相关工作人员工资降低，或者需得借助这些AI工具完成以前工作量的数倍等一系列问题。

博主最后一个发现，来自论文的第60页：

OpenAI让GPT-4学会拒绝的方法，叫做基于规则的奖励模型（RBRMs）。

博主概括了这种方法的工作流程：给GPT-4一组要遵守的原则，如果模型遵守了这些原则，那么就会提供相应的奖励。

他认为OpenAI正在用人工智能的力量，让AI模型朝着符合人类原则的方向发展。

但目前OpenAI并没有对此做更加细致和深入的介绍。

参考链接：

[1] https://www.youtube.com/watch?v=ufQmq6X22rM[2] https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf

— 完 —

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