近期,科学界掀起了一阵关于人工智能(AI)发展的热议,尤其是大型语言模型(LLMs)的自信表现引发的关注。西班牙瓦伦西亚人工智能研究所的José Hernández-Orallo及其团队在《自然》杂志上发表了一项研究,揭示了AI在回答问题时愈发自信,尽管这些回答可能是错误的。这一现象不仅让人感到震惊,还对AI的可靠性和使用风险提出了严峻挑战。
研究显示,随着AI模型的不断进步,特别是通过人类反馈学习等技术手段,它们在整体性能上确实有所提升。然而,令人意外的是,随着正确答案数量的增加,错误答案的比例也随之上升。Hernández-Orallo形象地指出,AI几乎对所有问题都给出回答,这意味着尽管正确率提高,但错误答案的出现却变得更加频繁。
例如,以GPT-4为例,这款模型对几乎所有问题都给出答案,然而在复杂问题上,错误回答的比例竟然超过了60%。更令人担忧的是,研究发现连简单问题也难以确保正确,这无疑让用户在寻找可靠答案时面临巨大的挑战。志愿者们在评估这些答案时,更是显示出10%到40%的错误分类率,无论问题的难易程度。
Hernández-Orallo对此深感忧虑,并建议AI开发者应当着重提升模型在简单问题上的表现,同时鼓励聊天机器人在面对困难问题时适度表示不确定性。他认为,我们需要明确告知用户:某些领域可以信赖AI,而另一些则不然。
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