陶哲轩证实GPT-4未经安全训练！人类对信息技术的期待需要重新校准？

人工智能

2023-05-22 14:13:26

人工智能的未来：机遇与挑战并存

人类对信息技术的期待需要重新校准

人工智能（AI）的迅速发展引发了我们对技术潜力的兴奋和担忧。虽然人工智能有望解决众多复杂问题，但它也带来了固有的风险，需要我们重新审视我们对信息技术的期望。

数学家陶哲轩的爆料强调了 GPT-4 未经适当的安全训练，这让人们意识到人工智能工具可能被滥用。如果未经适当的监督和指导，人工智能可能会成为传播虚假信息、操纵公众舆论，甚至引发冲突的强大工具。

人工智能的双刃剑

人工智能是一把双刃剑，既能带来无穷的可能性，也存在潜在的危险。一方面，人工智能有能力解决气候变化、贫困和疾病等全球性挑战。另一方面，它也可能被用于制造虚假新闻、操纵选举，甚至发动网络战争。

重新思考人工智能的未来

面对人工智能不确定的未来，人类必须进行深入的思考和采取负责任的行动。我们需要制定全面的政策和法规，以确保人工智能的发展和使用符合社会的最佳利益。同时，我们需要继续研究和开发人工智能技术，最大限度地发挥其潜力，同时减轻潜在的风险。

案例：GPT-4 未经安全训练

GPT-4 的案例凸显了人工智能开发中的潜在疏忽。陶哲轩的警告表明，在释放功能如此强大的工具之前，确保其安全至关重要。如果没有适当的安全措施，人工智能可能会被恶意行为者用来传播错误信息，破坏社会稳定。

代码示例：安全训练人工智能模型

# 导入必要的库
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载训练数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 准备数据
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0

# 定义安全训练损失函数
def safety_loss(y_true, y_pred):
    return tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred) + tf.keras.losses.kullback_leibler_divergence(y_true, y_pred)

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss=safety_loss, metrics=["accuracy"])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))