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以色列理工學(xué)院的生物學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家Roy Kishony和其學(xué)生Tal Ifargan。他們使用ChatGPT在極短時(shí)間內(nèi)寫完了一篇論文，題為《果蔬攝入量和體育鍛煉對(duì)成年人糖尿病的影響》。這篇論文行文流暢，論證嚴(yán)密，并以研究論文的預(yù)期結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)。

Kishony認(rèn)為，“它制作的手稿一點(diǎn)也不差?！?/span>

不久前，還有一位科學(xué)家用ChatGPT搞出了一件大事情。美國田納西大學(xué)健康科學(xué)中心的放射科醫(yī)生Som Biswas，在4個(gè)月內(nèi)使用ChatGPT寫了16篇論文，并在4個(gè)不同的期刊上發(fā)表了其中5篇。

必須說，隨著ChatGPT的入局，AIGC（人工智能生成內(nèi)容）數(shù)量井噴，尤其是在學(xué)界，ChatGPT更是成為科研人員的得力助手。

Transformer的應(yīng)用就像一枚硬幣的兩面，模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式讓大模型就像李楠老師在《“ChatGPT+醫(yī)療”的應(yīng)用場景探討》一文中所說，更有“人味兒 ”。

大模型的效果非常出色，但帶來的問題是模型可解釋性低，也就是“黑盒”效應(yīng)。

Transformer的內(nèi)部是一個(gè)高度非線性的模型，包含眾多的神經(jīng)元以及大量的參數(shù)，這意味著模型從輸入到輸出結(jié)果的過程受到繁雜的變量影響，這個(gè)過程與人類分析問題常用的“排除變量法”是相悖的，導(dǎo)致“論證”的過程無法被揭開。

協(xié)和醫(yī)院的朱醫(yī)生也參與了本次調(diào)研，作為一名醫(yī)生，她對(duì)于大模型卻頗有研究，朱醫(yī)生告訴我們：“現(xiàn)代醫(yī)學(xué)之所以被稱為'循證醫(yī)學(xué)'，其核心思想便是根據(jù)可靠的臨床研究及數(shù)據(jù)來制定治療方案，以支持和確保醫(yī)療決策是基于科學(xué)證據(jù)而不是一堆非線性數(shù)據(jù)的推理。”

據(jù)Google稱，醫(yī)療大模型Med-PaLM 2已進(jìn)入實(shí)測階段，（Med-PaLM 2為首個(gè)在美國醫(yī)療執(zhí)照考試中達(dá)到專家水平的大模型）但在Google2023年5月份發(fā)布的《Large Language Models Encode Clinical Knowledge》論文中，和其他大模型類似，Med-PaLM 2也存在“幻覺”問題，容易“胡言亂語”。

嚴(yán)格的說，幻覺并不是“問題”，而是大模型推理過程中涌現(xiàn)出來的，也體現(xiàn)了大模型的創(chuàng)造性。既然是創(chuàng)造性的產(chǎn)物，必然既有真實(shí)，又有幻想。這可能也是大模型和搜索引擎最大的差別，搜索引擎沒有幻想，只給出真實(shí)搜到的結(jié)果。

學(xué)術(shù)界對(duì)于降低幻覺給出了大致兩個(gè)解決方向：

1、預(yù)訓(xùn)練與強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)方向

例如，讓大模型先生成一個(gè)基準(zhǔn)回答，然后根據(jù)事實(shí)數(shù)據(jù)以靈活的方式生成相關(guān)的待驗(yàn)證問題，再讓大模型通過各種變體生成驗(yàn)證問題的答案，這時(shí)進(jìn)行交叉檢查，確認(rèn)答案是否和原始答案一致。通過這些步驟的明確執(zhí)行，系統(tǒng)就能更容易得掌握減少幻覺的推理步驟。

2、Agent智能體輔助工具方向

大模型的能力眾所周知，但“智商”只是Agent落地的一部分。目前無論是中國還是美國，新的共識(shí)正在逐漸形成：第一是Agent需要調(diào)用外部工具，第二是調(diào)用工具的方式就是輸出代碼——由LLM大腦輸出一種可執(zhí)行的代碼，像是一個(gè)語義分析器，由它理解每句話的含義，然后將其轉(zhuǎn)換成一種機(jī)器指令，再去調(diào)用外部的工具來執(zhí)行或生成答案。盡管現(xiàn)在的 Function Call 形式還有待改進(jìn)，但是這種調(diào)用工具的方式是非常必要的，是解決幻覺問題的最徹底的手段。

盡管大模型的幻覺問題在技術(shù)上已經(jīng)不斷進(jìn)步，但是在醫(yī)療、教育、金融、法律等應(yīng)用上，對(duì)大模型幻覺的容錯(cuò)率需要降到足夠低的水準(zhǔn)。

中國科學(xué)院院士何積豐發(fā)言指出，大模型當(dāng)前面臨的安全問題主要涵蓋兩方面，分別是隱私保護(hù)和價(jià)值觀對(duì)齊兩大難題。

隱私保護(hù)問題的是，在未經(jīng)允許的情況下，大模型是否會(huì)收集、使用和泄露個(gè)人信息。

價(jià)值觀對(duì)齊問題的是，使得大模型的價(jià)值觀與人類的價(jià)值觀相對(duì)齊。使得大模型按照設(shè)計(jì)者的意愿行事，而不作出超出意圖之外的舉動(dòng)。

數(shù)據(jù)可以說是構(gòu)成大模型的骨骼，為其提供了基礎(chǔ)支撐。

在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)的獲取、加工及利用的方式?jīng)Q定了模型的性能和準(zhǔn)確性。但是，數(shù)據(jù)層面的安全隱患卻是不可避免的。

其中最常見的問題包括數(shù)據(jù)的非法泄漏，這可能導(dǎo)致敏感信息暴露；數(shù)據(jù)被惡意篡改，這可能導(dǎo)致訓(xùn)練出的模型有誤導(dǎo)性；還有非法獲取或使用未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)，這不僅違法，還可能使得模型偏離了其原本的目的。

這些隱患都可能對(duì)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用帶來不良影響，使其失去原有的效果甚至產(chǎn)生誤導(dǎo)。