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GPT-4论文竟有隐藏线索：GPT-5或完成训练、OpenAI两年内接近AGI时间：2023-03-18 GPT-4，火爆，非常火爆。 不过家人们，在铺天盖地的叫好声中，有件事可能你是“万万没想到”—— 在OpenAI公布的技术论文里，竟然藏着九大隐秘的线索！
这些线索是由国外博主AI Explained发现并整理。 他宛如一位细节狂魔，从长达98页论文中，逐个揭秘这些“隐匿的角落”，包括：
发现一：GPT4出现过自己“挂掉”的情况 在GPT-4技术论文的第53页处，OpenAI提到了这样一个机构——Alignment Research Center（ARC）。 这家机构主要做的事情，就是专门研究AI如何对齐（alignment）人类利益。 而OpenAI在开发GPT-4的早期阶段，便给ARC开了抢先体验的后门，希望他们能够评估GPT-4的两项能力：
虽然OpenAI在论文中强调了“ARC没法微调早期版本的GPT-4”、“他们无权访问GPT-4的最终版本”；也强调了测试结果显示GPT-4在上述两个能力的效率不高（降低AI伦理隐患）。 但眼尖的博主揪出来的是接下来的一句话：
博主的意思是，既然OpenAI选择让ARC去测试评估GPT-4会不会主动避免自己被“挂掉”，说明此前必定出现过这种情况。 那么延伸出来的隐患就是，如果ARC在测试过程中其实是失败的怎么办；或者未来真出现了自己“挂掉”的情况，又将怎么处理。 基于此，博主便有了第二个发现： 发现二：主动要求自我监管，很罕见 在第2页的脚注中，OpenAI注释了这么一句话：
博主认为，一个行业主动要求监管自己，这是个非常罕见的现象。 事实上，OpenAI老板Sam Altman此前发表的言论比这还要直白。 当时Altman发表了关于SVB倒闭的推文，他认为“我们需要对银行做更多的监管”；有人就评论回怼了：“他从来不会说‘我们需要对AI做更多的监管’”。 结果Altman直截了当的回复说： 绝对需要。
博主认为，这个AI行业正在呼吁进行监管，至于监管后的结果如何，是值得拭目以待的。 发现三：与微软高层想法背道而驰 接下来的发现，是根据论文第57页中的这句话：
但很奇怪的一点是，OpenAI所提到的担忧，尤其是“AI发展进程的加速”，似乎是与微软高层的想法背道而驰。 因为在此前的爆料中称，微软CEO和CTO的压力很大，他们希望OpenAI的模型能尽快让用户用起来。
有些人在看到这则消息时是比较兴奋，但同样也有一些人发出了跟OpenAI一样的担忧。 博主认为，不论如何，可以肯定的一点是OpenAI和微软在这件事的想法是相悖的。 发现四：OpenAI会协助超越它的公司 第四个发现的线索，是来自与“发现三”同一页的脚注：
这段脚注展示了OpenAI一个非常大胆的承诺： 如果另一家公司在我们之前实现了接近AGI（通用人工智能），那我们承诺不会跟它作竞争，相反，会协助完成那个项目。 而这里提到的AGI，OpenAI和Altam在官方博客中已经给出了定义—— 普遍比人类更聪明，并且有益于全人类的人工智能系统。
因此，博主认为，这段脚注要么意味着OpenAI在未来两年内将实现AGI，要么意味着他们放弃了一切并与另一家公司展开了合作。 发现五：雇佣“超级预测员” 博主的下一个发现，是来自论文第57中的一段话。 这段话大致的意思就是，OpenAI雇佣了预测专家，来预测当他们部署了GPT-4之后会带来怎样的风险。
然后博主顺藤摸瓜，发现了这些所谓的“超级预测员”的庐山真面目。
这些“超级预测员”的能力已经得到了广泛地认可，有报道称，他们的预测准确率，甚至比那些有独家信息、情报的分析师还要高出30%。 正如我们刚才提到的，OpenAI邀请这些“超级预测员”，来预测部署GPT-4后可能存在的风险，并采取相应措施来规避。 其中，“超级预测员”建议将GPT-4部署时间推迟6个月，也就是今年秋季左右；但很显然，OpenAI并没有采纳他们的建议。 博主对此认为，OpenAI这么做的原因，可能是来自微软的压力。 发现六：征服常识 在这篇论文中，OpenAI展示了众多基准测试的图表，大家在昨天铺天盖地的传播过程中应该也见到了。 但博主在这个发现中要强调的是位于第7页的一项基准测试，尤其是聚焦到了“HellaSwag”这一项。
HellaSwag的内容主要是常识推理，这就和GPT-4发布时宣布的“已经达到了人类的常识水平”相匹配。 不过博主也承认，这一点并没有“通过律师考试”等能力那么吸引人，但这也算得上是人类科技发展的里程碑。 但常识是怎么测试的？我们又如何评判GPT-4已经达到了人类水平？ 为此，博主深入研究了与之相关的论文：
博主在论文中找到了相关数据，在“人类”那一栏中，分数分布在了94-96.5之间。 而GPT-4的95.3，便正好在这个区间之间。
发现七：GPT-5可能已经完成训练 第七个发现，同样是在论文中的第57页： 我们在发布GPT-4之前花费8个月时间进行安全研究、风险评估和迭代。
也就是说，OpenAI在去年年底推出ChatGPT的时候，已经有了GPT-4。 于是乎，博主便预测GPT-5的训练时间不会很久，甚至他认为GPT-5已经训练完成。 但接下来的问题是漫长的安全研究和风险评估，可能是几个月，也可能是一年甚至更久。 发现八：试一把双刃剑 第8个发现，是来自论文的第56页。 这段话说的是： GPT-4对经济和劳动力的影响，应成为政策制定者和其他利益相关者的关键考虑因素。
OpenAI这段话背后想传达的点比较明显，就是我们经常提到的“科技是把双刃剑”。 博主找了相当多的证据表明，像ChatGPT、GitHub Copilot这些AI工具，确确实实地提高了相关工作者的效率。 但他更关注的是论文中这段话的后半句，也就是OpenAI给出的“警告”——导致某些工作的自动化。 博主对此比较认同，毕竟在GPT-4的能力可以在某些特定领域中以人类10倍甚至更高的效率来完成。 放眼未来，这很可能会导致相关工作人员工资降低，或者需得借助这些AI工具完成以前工作量的数倍等一系列问题。 发现九：学会拒绝 博主最后一个发现，来自论文的第60页： OpenAI让GPT-4学会拒绝的方法，叫做基于规则的奖励模型（RBRMs）。
博主概括了这种方法的工作流程：给GPT-4一组要遵守的原则，如果模型遵守了这些原则，那么就会提供相应的奖励。 他认为OpenAI正在用人工智能的力量，让AI模型朝着符合人类原则的方向发展。 但目前OpenAI并没有对此做更加细致和深入的介绍。 |
