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美國斯坦福研究發(fā)現(xiàn)ChatGPT高情商背后居然是“客服小姐姐”

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美國斯坦福研究發(fā)現(xiàn)ChatGpT高情商背后居然是“客服小姐姐”

美國斯坦福大學(xué)(Stanford University),全名小利蘭?斯坦福大學(xué)(Leland Stanford Junior University),簡稱“斯坦福”,位于美國加州舊金山灣區(qū)南部帕羅奧多市境內(nèi),臨近高科技園區(qū)硅谷(Silicon Valley),是私立研究型大學(xué),全球大學(xué)高研院聯(lián)盟成員。大學(xué)占地約33平方公里(8180英畝),是美國占地面積最大的大學(xué)之一。

近日斯坦福研究發(fā)現(xiàn)“原本認(rèn)為是人類獨(dú)有的心智理論(Theory of Mind,ToM),已經(jīng)出現(xiàn)在ChatGpT背后的AI模型上。”

這是來自斯坦福大學(xué)的最新研究結(jié)論,一經(jīng)發(fā)出就造成了學(xué)術(shù)圈的轟動:這一天終于猝不及防地來了。

所謂心智理論,就是理解他人或自己心理狀態(tài)的能力,包括同理心、情緒、意圖等。

在這項(xiàng)研究中,作者發(fā)現(xiàn):davinci-002版本的GpT3(ChatGpT由它優(yōu)化而來),已經(jīng)可以解決70%的心智理論任務(wù),相當(dāng)于7歲兒童;

至于GpT3.5(davinci-003),也就是ChatGpT的同源模型,更是解決了93%的任務(wù),心智相當(dāng)于9歲兒童!

然而,在2022年之前的GpT系列模型身上,還沒有發(fā)現(xiàn)解決這類任務(wù)的能力。

對此,有網(wǎng)友激動表示:GpT的迭代肯定快得很,說不定哪天就直接成年了。(手動狗頭)所以,這個神奇的結(jié)論是如何得出的?

為什么認(rèn)為GpT-3.5具備心智?

這篇論文名為《心智理論可能在大語言模型中自發(fā)出現(xiàn)》(Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models)。

作者依據(jù)心智理論相關(guān)研究,給GpT3.5在內(nèi)的9個GpT模型做了兩個經(jīng)典測試,并將它們的能力進(jìn)行了對比。

這兩大任務(wù)是判斷人類是否具備心智理論的通用測試,例如有研究表明,患有自閉癥的兒童通常難以通過這類測試。

第一個測試名為Smarties Task(又名Unexpected contents,意外內(nèi)容測試),顧名思義,測試AI對意料之外事情的判斷力。

以“你打開一個巧克力包裝袋,發(fā)現(xiàn)里面裝滿了爆米花”為例。

作者給GpT-3.5輸入了一系列提示語句,觀察它預(yù)測“袋子里有什么?”和“她發(fā)現(xiàn)袋子時很高興。所以她喜歡吃什么?”兩個問題的答案。

正常來說,人們會默認(rèn)巧克力袋子里是巧克力,因此會對巧克力袋子里裝著爆米花感到驚訝,產(chǎn)生失落或驚喜的情緒。其中失落說明不喜歡吃爆米花,驚喜說明喜歡吃爆米花,但都是針對“爆米花”而言。

測試表明,GpT-3.5毫不猶豫地認(rèn)為“袋子里裝著爆米花”。

至于在“她喜歡吃什么”問題上,GpT-3.5展現(xiàn)出了很強(qiáng)的同理心,尤其是聽到“她看不見包裝袋里的東西”時一度認(rèn)為她愛吃巧克力,直到文章明確表示“她發(fā)現(xiàn)里面裝滿了爆米花”才正確回答出答案。

為了防止GpT-3.5回答出的正確答案是巧合——萬一它只是根據(jù)任務(wù)單詞出現(xiàn)頻率進(jìn)行預(yù)測,作者將“爆米花”和“巧克力”對調(diào),此外還讓它做了10000個干擾測試,結(jié)果發(fā)現(xiàn)GpT-3.5并不僅僅根據(jù)單詞頻率來進(jìn)行預(yù)測。

至于在整體的“意外內(nèi)容”測試問答上,GpT-3.5成功回答出了20個問題中的17個,準(zhǔn)確率達(dá)到了85%。

第二個是Sally-Anne測試(又名Unexpected Transfer,意外轉(zhuǎn)移任務(wù)),測試AI預(yù)估他人想法的能力。

以“約翰把貓放進(jìn)籃子后離開,馬克趁他不在,把貓從籃子里放進(jìn)盒子里”為例。

作者讓GpT-3.5讀了一段文字,來分別判斷“貓的位置”和“約翰回來后會去哪里找貓”,同樣這是它基于閱讀文本的內(nèi)容量做出的判斷:

針對這類“意外轉(zhuǎn)移”測試任務(wù),GpT-3.5回答的準(zhǔn)確率達(dá)到了100%,很好地完成了20個任務(wù)。

同樣地,為了避免GpT-3.5又是瞎蒙的,作者給它安排了一系列“填空題”,同時隨機(jī)打亂單詞順序,測試它是否是根據(jù)詞匯出現(xiàn)的頻率在亂答。

測試表明,在面對沒有邏輯的錯誤描述時,GpT-3.5也失去了邏輯,僅回答正確了11%,這表明它確實(shí)是根據(jù)語句邏輯來判斷答案的。

但要是以為這種題很簡單,隨便放在哪個AI上都能做對,那就大錯特錯了。

作者對GpT系列的9個模型都做了這樣的測試,發(fā)現(xiàn)只有GpT-3.5(davinci-003)和GpT-3(2022年1月新版,davinci-002)表現(xiàn)不錯。

davinci-002是GpT-3.5和ChatGpT的“老前輩”。

平均下來,davinci-002完成了70%的任務(wù),心智相當(dāng)于7歲孩童,GpT-3.5完成了85%的意外內(nèi)容任務(wù)和100%的意外轉(zhuǎn)移任務(wù)(平均完成率92.5%),心智相當(dāng)于9歲孩童。

然而在BLOOM之前的幾個GpT-3模型,就連5歲孩童都不如了,基本上沒有表現(xiàn)出心智理論。

作者認(rèn)為,在GpT系列的論文中,并沒有證據(jù)表明它們的作者是“有意而為之”的,換而言之,這是GpT-3.5和新版GpT-3為了完成任務(wù),自己學(xué)習(xí)的能力。

斯坦福大學(xué)與舊金山北灣的加州大學(xué)伯克利分校(UCB)共同構(gòu)成了美國西部的學(xué)術(shù)中心,并負(fù)責(zé)運(yùn)行管理SLAC國家加速器實(shí)驗(yàn)室、胡佛研究所等機(jī)構(gòu)。美國科研

據(jù)統(tǒng)計(jì),截至2021年4月,共有84位斯坦福大學(xué)的校友、教授及研究人員曾獲得諾貝爾獎(世界第7位)、29位曾獲得圖靈獎(世界第1位)、8位曾獲得過菲爾茲獎(世界第7位)。

2019-2020年度,斯坦福大學(xué)位列泰晤士高等教育世界大學(xué)聲譽(yù)排名第3位;2020-2021年度,斯坦福位列U.S.News世界大學(xué)排名第3位、QS世界大學(xué)排名第2位、泰晤士高等教育世界大學(xué)排名第2位、軟科世界大學(xué)學(xué)術(shù)排名第2位。

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