Meta大模型成了“科学造假发动机”,发布3天就在争议中下架
LeCun:模型没有错,是被人滥用
梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
Meta最新大模型差点成了“科研造假发动机”,刚出3天就在争议中下架。
1200亿参数语言模型Galactica,在4800万篇学术论文和各式教科书、百科等数据上训练而来。
(与太空堡垒卡拉狄加同名)
其本意是想解决学术界信息过载,帮助研究人员做信息梳理、知识推理和写作辅助,一度被认为是“科研者的福音”,或者“写论文的Copilot”。
But,一经开放使用,很快就被网友们发现了大问题。
它确实能为自己生成的内容引用文献,但有时这个文献并不存在,作者却是真实存在的人。
它能生成看起来像模像样的科普文字,但内容却是完全错误的。
著名的Gary·AI悲观主义者·Marcus也来吐槽,Galactica把他的出生日期、教育经历和研究领域等信息全搞错了。
对以上种种问题,马克斯普朗克智能系统研究所所长Michael Black总结道:
这将开启一个科学深度造假(deep scientific fakes)的时代。
会出现研究者从未写过的虚假论文,这些论文随后会被其他真实的论文引用,简直乱套了。
虽然他也注意到,Galactica的开发者在每个输出内容后都加了“内容可能不可靠”的警告,但“潘多拉的魔盒一旦开启,就关不上了”。
事实上他的担忧不无道理,AI生成内容的速度要比人类快的多,一旦大量被搜索引擎抓取就有可能出现在前排,甚至被当成正确答案展示在最上面,误导更多人。
这样的争议持续了两三天,团队只好无奈宣布Demo暂时下架,论文和源代码继续开放给相关领域研究者。
作为Meta首席科学家,LeCun对这个局面并不满意。
与他观点一致的网友认为,Galactica是有帮助且有趣的,只是被个别人滥用了。
本意是好的
Galactica由Meta AI与Papers with Code合作开发。
在论文引言部分,团队写到:
2022年5月,arXiv上每天平均新增516篇论文……科学数据的增长速度更是比人们的处理能力快……一个人已经不可能读完特定研究领域的论文。
搜索引擎不直接组织信息,维基百科这样的形式需要人力来维护,研究人员持续为信息过载感到不知所措。
因此他们提出,语言大模型可以更好的存储、组合和推理科学知识,并提出一个终极愿景:
神经网络将成为科学研究的下一代人机界面,就从这篇论文开始。
本意是好的,而且Galactica的表现也确实不错。
除了文本、数学公式、代码任务之外,它还可以执行化学式、蛋白质序列等多模态任务。
Galactica 1200亿参数版本在许多科学类任务上性能超越OpenAI的GPT-3、DeepMin的Chinchilla与Gopher、以及开源的BLOOM。
然鹅,测试基准毕竟是死的,一旦进入生产环境开放给用户,还是会出现开发时预料不到的情况。
问题出在哪?
在Hacker News上有人认为,语言模型终究是在“对语言建模”而不是对内容。
就像AI绘画模型一样,你让它画“骑马的宇航员”它就能画出来,虽然这不太可能发生,但是很有趣。
类似的讨论也发生在Twitter上。如果你让AI生成一篇关于“生活在太空的熊”的维基页面,AI也会试着生成。
有人认为,不,AI需要判断出这个要求不合理。
关键就在于,人们对图片和文字的要求是不一样的。
图片中的内容不合理,人们只会觉得有趣而接受。而文字的内容错了,那就不可接受。
LeCun则认为这种工具的用法应该是辅助驾驶,它不会帮你写好论文,只是帮你在过程中减轻认知负担。
以谷歌为代表的AI大厂,近年来对大模型特别是生成式模型的发布非常谨慎,像是对话模型LaMDA和AI绘画Imagen等都不开源、不给Demo或只给限定场景下的Demo。
另一方面,以Stable Diffusion为代表开源项目推动了整个领域的技术进步与应用普及,但也在版权和生成有害内容方面引发一些问题。
你更支持哪种做法?或者还有第三条路么?
Galactica:
https://galactica.org/
参考链接:
[1]https://news.ycombinator.com/item?id=33611265
[2]https://twitter.com/Michael_J_Black/status/1593133746282106887
[3]https://twitter.com/paperswithcode/status/1592546933679476736
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