GPT-4，火爆，非常火爆。
不過家人們，在鋪天蓋地的叫好聲中，有件事可能你是“萬萬沒想到”——
在OpenAI公布的技術論文里，竟然藏著九大隱秘的線索！
(相關資料圖)
這些線索是由國外博主AI Explained發現并整理。
他宛如一位細節狂魔，從長達98頁論文中，逐個揭秘這些“隱匿的角落”，包括：
GPT-5可能已經完成訓練
GPT-4出現過“掛掉”的情況
OpenAI兩年內或實現接近AGI
……
在GPT-4技術論文的第53頁處，OpenAI提到了這樣一個機構——Alignment Research Center（ARC）。
這家機構主要做的事情，就是專門研究AI如何對齊（alignment）人類利益。
而OpenAI在開發GPT-4的早期階段，便給ARC開了搶先體驗的后門，希望他們能夠評估GPT-4的兩項能力：
模型自主復制能力
模型獲取資源能力
雖然OpenAI在論文中強調了“ARC沒法微調早期版本的GPT-4”、“他們無權訪問GPT-4的最終版本”；也強調了測試結果顯示GPT-4在上述兩個能力的效率不高（降低AI倫理隱患）。
但眼尖的博主揪出來的是接下來的一句話：
(found it ineffective at) avoiding being shut down “in the wild”.
在自然環境中，GPT-4會避免“掛掉”。
博主的意思是，既然OpenAI選擇讓ARC去測試評估GPT-4會不會“掛掉”，說明此前必定出現過這種情況。
那么延伸出來的隱患就是，如果ARC在測試過程中其實是失敗的怎么辦；或者未來真出現了“掛掉”的情況，又將怎么處理。
基于此，博主便有了第二個發現：
在第2頁的腳注中，OpenAI注釋了這么一句話：
OpenAI will soon publish additional thoughts on the social and economic implications of AI systems, including the need for effective regulation.
OpenAI將很快發布關于AI系統的社會和經濟影響的其它思考，包括有效監管的必要性。
博主認為，一個行業主動要求監管自己，這是個非常罕見的現象。
事實上，OpenAI老板Sam Altman此前發表的言論比這還要直白。
當時Altman發表了關于SVB倒閉的推文，他認為“我們需要對銀行做更多的監管”；有人就評論回懟了：“他從來不會說‘我們需要對AI做更多的監管’”。
結果Altman直截了當的回復說：
絕對需要。
博主認為，這個AI行業正在呼吁進行監管，至于監管后的結果如何，是值得拭目以待的。
接下來的發現，是根據論文第57頁中的這句話：
One concern of particular importance to OpenAI is the risk of racing dynamics leading to a decline in safety standards, the diffusion of bad norms, and accelerated AI timelines, each of which heighten societal risks associated with AI.
對OpenAI來說，（科技的）競賽會導致安全標準的下降、不良規范的擴散、AI發展進程的加速，它們都加劇了與人工智能相關的社會風險。
但很奇怪的一點是，OpenAI所提到的擔憂，尤其是“AI發展進程的加速”，似乎是與微軟高層的想法背道而馳。
因為在此前的爆料中稱，微軟CEO和CTO的壓力很大，他們希望OpenAI的模型能盡快讓用戶用起來。
有些人在看到這則消息時是比較興奮，但同樣也有一波人發出了跟OpenAI一樣的擔憂。
博主認為，不論如何，可以肯定的一點是OpenAI和微軟在這件事的想法是相悖的。
第四個發現的線索，是來自與“發現三”同一頁的腳注：
這段腳注展示了OpenAI一個非常大膽的承諾：
如果另一家公司在我們之前實現了接近AGI（通用人工智能），那我們承諾不會跟它做競爭，相反，會協助完成那個項目。
但這種情況發生的條件，可能是另一家公司需得在未來兩年內，成功接近AGI的機會在一半或以上
而這里提到的AGI，OpenAI和Altam在官方博客中已經給出了定義——
普遍比人類更聰明，并且有益于全人類的人工智能系統。
因此，博主認為，這段腳注要么意味著OpenAI在未來兩年內將實現AGI，要么意味著他們放棄了一切并與另一家公司展開了合作。
博主的下一個發現，是來自論文第57中的一段話。
這段話大致的意思就是，OpenAI雇傭了預測專家，來預測當他們部署了GPT-4之后會帶來怎樣的風險。
然后博主順藤摸瓜，發現了這些所謂的“超級預測員”的廬山真面目。
這些“超級預測員”的能力已經得到了廣泛地認可，有報道稱，他們的預測準確率，甚至比那些有獨家信息、情報的分析師還要高出30%。
正如我們剛才提到的，OpenAI邀請這些“超級預測員”，來預測部署GPT-4后可能存在的風險，并采取相應措施來規避。
其中，“超級預測員”建議將GPT-4部署時間推遲6個月，也就是今年秋季左右；但很顯然，OpenAI并沒有采納他們的建議。
博主對此認為，OpenAI這么做的原因，可能是來自微軟的壓力。
在這篇論文中，OpenAI展示了眾多基準測試的圖表，大家在昨天鋪天蓋地的傳播過程中應該也見到了。
但博主在這個發現中要強調的是位于第7頁的一項基準測試，尤其是聚焦到了“HellaSwag”這一項。
HellaSwag的內容主要是常識推理，這就和GPT-4發布時宣布的“已經達到了人類的常識水平”相匹配。
不過博主也承認，這一點并沒有“通過律師考試”等能力那么吸引人，但這也算得上是人類科技發展的里程碑。
但常識是怎么測試的？我們又如何評判GPT-4已經達到了人類水平？
為此，博主深入研究了與之相關的論文研究：
博主在論文中找到了相關數據，在“人類”那一欄中，分數分布在了94-96.5之間。
而GPT-4的95.3，便正好在這個區間之間。
第七個發現，同樣是在論文中的第57頁：
我們在發布GPT-4之前花費8個月時間進行安全研究、風險評估和迭代。
也就是說，OpenAI在去年年底推出ChatGPT的時候，已經有了GPT-4。
于是乎，博主便預測GPT-5的訓練時間不會很久，甚至他認為GPT-5已經可能訓練完成。
但接下來的問題是漫長的安全研究和風險評估，可能是幾個月，也可能是一年甚至更久。
第8個發現，是來自論文的第56頁。
這段話說的是：
GPT-4對經濟和勞動力的影響，應成為政策制定者和其他利益相關者的關鍵考慮因素。
雖然現有的研究主要集中在人工智能和生成模型如何給人類加buff，但GPT-4或后續模型可能會導致某些工作的自動化。
OpenAI這段話背后想傳達的點比較明顯，就是我們經常提到的“科技是把雙刃劍”。
博主找了相當多的證據表明，像ChatGPT、GitHub Copilot這些AI工具，確確實實地提高了相關工作者的效率。
但他更關注的是論文中這段話的后半句，也就是OpenAI給出的“警告”——導致某些工作的自動化。
博主對此比較認同，畢竟在GPT-4的能力可以在某些特定領域中以人類10倍甚至更高的效率來完成。
放眼未來，這很可能會導致相關工作人員工資降低，或者需得借助這些AI工具完成以前工作量的數倍等一系列問題。
博主最后一個發現，來自論文的第60頁：
OpenAI讓GPT-4學會拒絕的方法，叫做基于規則的獎勵模型（RBRMs）。
博主概括了這種方法的工作流程：給GPT-4一組要遵守的原則，如果模型遵守了這些原則，那么就會提供相應的獎勵。
他認為OpenAI正在用人工智能的力量，讓AI模型朝著符合人類原則的方向發展。
但目前OpenAI并沒有對此做更加細致和深入的介紹。
參考鏈接：
[1]https://www.youtube.com/watch?v=ufQmq6X22rM
[2]https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf
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