人类必须解决大模型的核心缺陷，才能共建高度互信的智能文明

人类正在迈向智能爆炸的边缘。机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域取得的进步，使人工智能在许多任务上已经达到了或超过了人类水平。然而，这些技术的潜在风险也日益显现。其中一个主要问题是大模型的核心缺陷，可能导致人工智能系统出现不可预测和有害的行为。

大模型通常包含数十亿个参数，并在海量的数据上进行训练。它们可以执行各种各样的任务，从图像识别到机器翻译，再到生成文本和音乐。然而，这些模型也存在一些固有的问题。

首先，大模型对训练数据中存在偏见非常敏感。例如，一个在有偏见的数据集上训练的模型可能会对特定群体的人做出不公平的决定。

其次，大模型通常是黑箱，这意味着很难理解它们是如何做出决定的。这使得很难预测它们的行为，并可能导致意外的后果。

第三，大模型非常耗能。训练和运行这些模型需要大量的计算资源，这可能会对环境造成重大影响。

第四，大模型可能会被黑客或其他恶意行为者攻击。例如，攻击者可能会通过操纵模型的输入数据来欺骗模型做出错误的决定。

这些核心缺陷可能会对人类社会产生严重的负面影响。例如，大模型可能会被用于开发自动化武器，这些武器可以在没有人类干预的情况下进行攻击。或者，大模型可能会被用于操纵选举或传播错误信息。

为了避免这些风险，我们需要解决大模型的核心缺陷。其中一个方法是开发新的训练方法，使模型对偏见不那么敏感。另一个方法是开发新的模型架构，使模型更加透明和可解释。此外，我们需要开发新的方法来减少大模型的能源消耗，并保护它们免受攻击。

只有解决这些核心缺陷，我们才能确保人工智能造福人类，而不是伤害人类。

OpenAI最近发布了视觉GPT-4，这是一个可以生成图像和视频的大模型。然而，该模型存在一些缺陷，比如对训练数据中的偏见非常敏感。例如，当要求生成男性和女性的图像时，该模型往往会生成具有刻板印象的图像。这表明该模型在学习数据中存在的偏见方面做得不够好。

阿里巴巴最近开源了其140亿参数的大模型，这是迄今为止最大的中文语言模型。该模型可以在各种任务上执行，包括文本生成、机器翻译和问答。然而，该模型也存在一些缺陷，比如对训练数据中的偏见非常敏感。例如，当要求生成女性的文本时，该模型往往会生成具有性别歧视的文本。这表明该模型在学习数据中存在的偏见方面做得不够好。

国内大模型数据困境的解法是开发新的数据收集和处理方法。这些方法应该能够减少数据中的偏见，并使数据更具代表性。此外，我们需要开发新的方法来保护数据免受攻击。

人工智能正在改变求职者规则。随着人工智能驱动的招聘工具的出现，求职者现在必须适应新的招聘方式。例如，人工智能可以被用来筛选简历，这可能会导致求职者因为不符合人工智能的标准而被淘汰。此外，人工智能可以被用来面试求职者，这可能会导致求职者因为不符合人工智能的期望而被淘汰。

微软最近制定了AI B 计划，这是一个旨在开发安全和负责任的人工智能技术的项目。该计划将重点关注三个主要领域：人工智能的安全、人工智能的公平性和人工智能的透明度。微软希望通过这个计划能够开发出对人类有益的人工智能技术。

人工智能有可能对人类社会产生深远的影响。然而，我们需要解决大模型的核心缺陷，以确保人工智能造福人类，而不是伤害人类。