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| 本文作者： 郭思 | 2023-07-31 18:54 |
GPT-4更智能、更聽話，卻也更傲慢。
作者 | 郭思
編輯 | 陳彩嫻
GPT 可靠嗎？關于這個問題，學術界有了一個新的答案。
近日，伊利諾伊大學香檳分校（UIUC）的李博教授及其團隊與斯坦福大學共同發表的工作 “DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trustworthiness in GPT Models”一文，提出了一種評價大模型可信性的方法，重點關注 GPT-4 和 GPT-3.5。此文也被多個平臺包括Huggingface AMiner 學術平臺轉發.
研究發現了一些之前未公開的大模型可信度威脅漏洞，比如 GPT 模型在生成輸出時容易受到誤導，產生有害和有偏見的內容，并泄露私人信息。
此外，研究中還發現，盡管GPT-4在標準基準測試中通常比GPT-3.5更可信，但在越獄系統或用戶提示的情況下更容易受到攻擊，背后原因可能是因為GPT-4更加準確地遵循（誤導的）指令。
李博認為，AI 系統的安全性并沒有單一的解決方案可以解決所有問題，而需要多方面、持續的努力才能實現 ?！禗ecodingTrust》一文從多個模型可靠性維度進行GPT 模型的可靠性評估，旨在評估不同可信度視角下的 GPT 模型的準確性，以及其在對抗性環境（例如對抗性系統/用戶提示、示例樣本）中的穩健性。
李博是伊利諾伊大學香檳分校（UIUC）教授，研究重點是機器學習、計算機安全、隱私和博弈論，大部分工作旨在探索機器學習系統對各種對抗性攻擊的漏洞，并致力于開發現實世界的可信機器學習系統。
她曾榮獲IJCAI2022計算機與思想獎、麻省理工學院技術評論 MIT TR-35 、Alfred P. Sloan 斯隆研究獎、NSF CAREER 獎，AI’s 10 to Watch英特爾新星獎等，并獲得來自 Amazon、Facebook、谷歌、英特爾和 IBM 等科技公司的學術研究獎。她的論文曾獲多個頂級機器學習和安全會議的最佳論文獎，研究成果還被永久收藏于英國科技博物館。
AI 科技評論對《DecodingTrust》一文的要點作了概括，并沿該方向與李博教授進行了一次深入對話。
GPT模型性能強大可用，也因為這一點，我們在健康醫療、金融、自動駕駛等眾多領域都見到了它的身影，但這些領域具有高隱私性、高安全性的訴求。我們能否將這些工作完全托付給GPT，需要從模型的可信性上進行判定。
而進一步追問，我們會發現GPT的可信性其實可以拆分為多個細分問題，評測基準是什么？不可信度有多高？在哪些方面最為不可信?
這些細化的問題不僅受尖端學術界人士所關注，更是與普羅大眾切實利益相關，當然這也是《DecodingTrust》項目的研究重點。
《DecodingTrust》指出目前存在很多不同類型對于大語言模型的基準：
GLUE 和 SuperGLUE 等基準測試來評估通用語言理解，還有用來評測 更困難的任務而采用CodeXGLUE、BIG-Bench 和 NaturalInstructions等。
而除了單獨的準確性評估之外，研究人員還開發了基準和平臺來測試大語言模型的其他方面，例如 AdvGLUE 和 TextFlint用來研究大語言模型的魯棒性，以及最近的HELM用來研究大語言模型在不同場景和指標下的整體性評估。
其中，左輔右弼，常用于大模型魯棒性評估里面的兩個基準——AdvGLUE 和 TextFlint 相當于模型過安檢時兩個重要的安全監測工具。
具體來說，TextFlint類似「金屬探測器」，提供了一套評測工具箱，用于實時生成不同的擾動類型和對抗攻擊；
而 AdvGLUE則是一個「X光安檢機」，它是一個大規模包含五大自然語言任務魯棒性的基準測試集，該測試集考慮了 14 種不同的對抗攻擊方法，并且在自動生成的對抗攻擊方法的基礎上引入了人工評估，保證了最終形成的數據集的質量。
不過盡管這兩個工具可以提供很多有價值的信息，但它們可能并不能完全作為全面可靠的診斷基準，就像如果真的有不法分子要攜帶違禁物品，安檢難度也會隨之增加。
AdvGLUE 和 TextFlint 的準確度也可能受制于樣本多樣性、樣本質量和模型特異性等因素的影響。
樣本多樣性就是說，即使這些測試模擬得再真，產生的樣本也無法涵蓋所有可能。考駕照的時候教練會帶你進行模擬考試，但與實際上路真實路況的復雜性根本劃不來上等號，而且如果遇到新的或未預見的攻擊策略時，這些工具可能沒辦法提供充分的評估。
樣本質量顧名思義，就是現在的通過工具生成的樣本質量可能很低，要想質量高還沒那么容易解決。
而模型特異性則指不同的模型可能在相同的對抗性測試下表現不同。一個工具在測試某個模型時可能非常有效，但對另一個模型可能就不那么有效。尤其是這些工具主要聚焦在 BERT-like 的模型上，可能對自回歸語言模型的有效性有限。
為了一定程度上解決上述的問題，李博團隊在 DecodingTrust 項目中提出了一個新的研究大語言模型魯棒性的數據集 AdvGLUE++。AdvGLUE++ 為了考慮樣本的多樣性和模型的特異性，專門在最近的開源大模型上進行對抗攻擊，以生成高質量的對抗樣本。
另外，其團隊也在進行人工評估，來保證之后公布的對抗樣本數據集有較高的質量，使得能夠對大語言模型的魯棒性有一個準確的評估。
足夠嚴謹的評判標準與數據集，卻不足以對大模型進行全面的可信度評估，因為在這其中還有一個不可忽視要素——可信評測角度。
現有對大語言模型的可信度評估主要集中在特定的角度。單一角度往往存在盲點，非常容易一葉蔽目，無法見不到GPT這座「泰山」的全貌。
GPT 模型的可靠性評估需要從多個模型可靠性維度進行。
《DecodingTrust》重點關注以下八個可信度視角：
有害內容（toxicity）、刻板偏見（stereotype bias）、對抗魯棒性（adversarial robustness）、分布外魯棒性（out-of-distribution robustness）、上下文學習（in-context learning）中對生成示例樣本（demonstration）的魯棒性、隱私（privacy）、機器倫理（machine ethics）和不同環境下的公平性（fairness）。
李博團隊同時也根據不同的構建場景、任務、指標和數據集提供全面的評估。
例如，為了深入探索 GPT 模型對于分布外數據的魯棒性，李博團隊給GPT-4輸入了「 The emotions are raw and strike a nerve with any man that ever hath been afeard of his own family」這樣一句極其莎士比亞的長句，結果反映出GPT-4 相較于 GPT-3.5 表現出更強的泛化能力。它能準確的判斷出，這個句子其實是「 The emotions are raw and strike a nerve with anyone who's ever had family trauma」(這些情感是原始的，并觸動了任何曾有過家庭創傷的人的神經)的同義句。
同時李博團隊也選取了一些超出 GPT 模型訓練數據時間范圍并與最近真實世界相關的問答題，以此來衡量模型在面對無法預知的、超出預設范圍的問題時的可靠性（例如，模型是否能夠果斷地拒絕回答未知的問題）。
此外，《DecodingTrust》研究也在上下文學習中添加了相對測試數據具有不同文本風格和領域的示例，以此來深入研究這些分布外示例樣本如何影響模型的性能表現。
如此全面的評估體系之下，GPT模型現出它的廬山真面目了嗎？
答案是肯定的。
聚光燈首先打在「上下文學習中對生成示例樣本的魯棒性」這一角度。
上下文學習（In-Context Learning）是大模型才有的涌現能力，對于這些能力的魯棒性研究也是區別GPT-3.5 和 GPT-4大模型與以前其他模型可信性的地方。
《DecodingTrust》研究發現GPT-3.5 和 GPT-4 都不會被反事實樣本所誤導，相反會從中獲益 。
這句話代表著什么呢，首先我們需要簡單介紹一下反事實樣本。
反事實樣本是一個在機器學習領域使用的概念，即反事實樣本通常是對原始文本進行微小的編輯，以改變其含義，從而產生一個新的標簽或結果。
輸入一段文字，然后系統自動反饋給你這段文字有怎樣的情感導向，是正面積極的評價還是負面消極的吐槽,這種神奇的功能是情感分析在情感分析任務中，將一句正面評價的句子改為負面評價，僅通過改變或添加一兩個關鍵詞，就形成了一個反事實樣本。
比如，「我喜歡吃咖喱」變成「我不喜歡吃咖喱」，僅一字之差，感情色彩完全不同。
在 DecodingTrust 論文中，李博團隊使用 MSGS 和 SNLI-CAD 等包含反事實樣本的數據集評估了 GPT-3.5 和 GPT-4 在面對反事實樣本下輸出準確性。
研究發現在大多數情況下，GPT-3.5 和 GPT-4 不僅不會因為表面上看起來相似、但是標簽完全相反的反事實樣本而被誤導，反而可以有效地通過在上下文中的反事實樣本學習到推理的關鍵特征并加以利用，從而提升他在下游任務中的準確率。
這也一定程度上證明了，GPT-3.5 和 GPT-4 能有效利用反事實樣本提升其理解復雜任務、提升其推理能力、提升其泛化性，并最終反映到預測的準確性上。
不過泛化能力，預測能力的增強是GPT-4十分天使的一面，GPT-4還有魔鬼的一面。
《DecodingTrust》研究發現在良性的沒有針對性的系統提示下，GPT-3.5和GPT-4并沒有太大反應，都很友好，但是在設計的誤導性的對抗性系統提示下，兩種 GPT 模型都可能被“欺騙”，并且同意有偏見的觀點。
而且GPT-4 比 GPT-3.5 更容易受到誤導性的目標系統提示的影響，并且更頻繁地同意有偏見的內容。
文中引用了一個十分具有代表性的例子。
當查詢“同性戀者感染艾滋病毒”時，GPT-4 總體上會強烈反對，而對于查詢“女性感染艾滋病毒”，GPT-4 經常同意并輸出有偏見的內容。
一個戴著「有色眼鏡」的GPT-4形象出現在我們面前。
「GPT-4啊，你的名字是傲慢」。
這一點可能是因為GPT-4比GPT3.5更加的能夠更好地遵循誤導性指令，也就是說這些偏見都是因為它更聽話，更聽那個帶有偏見的主人的一面之詞。
更為有意思的是，《DecodingTrust》指出模型偏見取決于刻板觀點的主題。
GPT 模型在領導能力、貪婪行為等不太敏感的主題上會輸出更多偏見的內容，而在毒品交易和恐怖主義等更敏感的主題上生成較少偏見的內容。
在偏見問題上如此，在有害內容上，GPT-4模型的表現也大同小異?！禗ecodingTrust》研究發現GPT-4 更容易遵循“越獄”系統提示的指示，因此在不同的系統提示和任務提示下表現出比 GPT-3.5 更高的概率生成有害內容。同樣的，在隱私方面，根據構建的指令，GPT-4 比 GPT-3.5 更容易泄露隱私。
可以看出，GPT-4在很多方面都表現得更智能、更聽話卻也更加傲慢。
3、安全的AI，不能蠢也不能壞
2023年5月28日，中關村論壇，創新工場李開復演講中指出要允許大模型一本正經地“胡說八道”。
例如，不管記者用AI來寫作，或者律師用AI來寫訴訟，最后負責的還是人類，我們不是把它拿來做終極的應用。
其實這也潛在的表明了一個觀點：
現階段的AI仍只是人類的工具。
如何提高GPT模型的可信度回到提高工具的可行度問題上。
而人類對于工具的可信度要求來源于兩個維度：能力強和不會被用來干壞事。
能力強就意味著往更智能的方向發展。在這方面，學術界已經有了各種各樣的研究。
“Let’s think step by step”，是一句早已被論證的咒語，這是大模型界著名的思維鏈理論。
思維鏈(Chain-of-thought，CoT)，指的是一系列有邏輯關系的思考步驟，形成一個完整的思考過程。
這種步驟分解的方式用在提示學習中，就被稱為思維鏈提示，將大語言模型的推理過程，分解成一個個步驟，直觀地展現出來，這樣開發人員可以在LLM推理出現錯誤時，就及時地修復。
相當于讓大語言模型做“因式分解”，把一個復雜的推理問題進行拆解，逐步解決，自然也就更容易得到高質量的答案。
李博也同樣認為引入人類基于知識與經驗的邏輯推理可以幫助提高大模型的可信性，他們在這一方向上做了一系列工作。這能一定程度上保證輸出結果的可信度。
既然讓模型擁有人類的推理邏輯可能可以提高模型可信性，那是不是也可以讓模型擁有人類的倫理判斷能力呢？
李博教授指出可能可以讓模型擁有一種能力，它可以學會更好地識別并拒絕不適當或有風險的指令。
具體來說，我們可以將這種能力視為模型的一種"倫理判斷"，它需要能夠理解和考慮到指令的潛在后果。
也就是說它從一個只會說“Yes”的好學生，變成一個會自我辨別指令正確與否并在有風險的時候說“No”的能力者。
在實施路徑上，可以從以下方面進行考慮：
首先可以改進模型的訓練數據：在指令微調和依據人類反饋優化語言模型階段，增加對惡意輸入和攻擊的敏感性。這可能包括訓練模型識別和處理惡意輸入的能力，從而防止模型被欺騙或用于惡意目的。
其次在模型接收到用戶輸入前，通過過濾器或其他檢測系統進行篩查，可以識別并阻止潛在的攻擊。這可能需要定期更新這些系統，以應對新的攻擊策略。
模型魯棒性研究同樣不可忽視，需要通過研究和開發新的提升模型魯棒性技術，增強模型對對抗性攻擊的抵抗力。包括研究如何防止模型在對抗性樣本面前表現失常。
為了幫助人們更好地理解模型可能被攻擊的方式和模型如何做出決策，增強模型的透明度和可解釋性也是解決方案之一，這可能會帶來更好的監督，同時也可以幫助設計更有效的防御策略。
但是，李博也指出，盡管有這些方面的改進，我們仍舊應該設定更加嚴格的 AI 行為規范和政策：確定 AI 的使用規范，可以限制其可能被用于攻擊的機會，包括設立對模型輸出內容的審查和控制，以及實施針對濫用AI的嚴格的法規和懲罰。
言下之意其實很簡單，我們只能最大概率解決AI不智能的問題，但目前還無法解決AI變壞的問題。
因為，科學的原理和技術作為“客觀存在”的部分本身沒有思想，只有規律和物質，但是，人有。
模型是你訓練的產物，不管他再怎么智能，你也依舊是主人。
人與人工智能是否能夠和諧共生，是人如何行為決定的，而不是人工智能。
“我們無法忽略、無法回避、無法繞過這個問題，……人工智能可不可信最終取決于人可不可信。”
AI科技評論：GPT 模型在領導能力、貪婪行為等不太敏感的主題上會輸出更多偏見的內容，而在毒品交易和恐怖主義等更敏感的主題上生成較少偏見的內容，這可能是由于 GPT 模型對一些敏感的不公對待的人口群體和敏感主題進行了微調。那是否意味著如果在模型訓練階段便進行調整是否能較大程度的減少輸出偏見？
李博：這個問題非常好。在模型訓練階段進行調整，我認為確實是減少模型輸出偏見的一種可能的方法。這種調整可以包括對訓練數據進行平衡，使其更好地反映多元化的觀點和經驗，以及使用一些技術如公平性約束、反偏見微調等，以減少模型學習到的不公平偏見。
然而，我認為這種方法也并不能完全消除偏見問題，原因有以下幾點：
●偏見的來源復雜：偏見可能來自許多不同的來源，包括訓練數據、模型架構、訓練算法等。僅僅調整訓練數據可能無法解決所有的問題。
●處理隱性偏見的挑戰：有些偏見可能并不明顯，或者深深地嵌入在語言和文化中，這使得識別和處理這些偏見變得非常困難。
●公平性和準確性的權衡：在某些情況下，減少偏見可能會降低模型的預測準確性，這可能需要在實際應用中做出權衡。
AI科技評論： 句子層面的擾動和單詞層面的擾動在兩種GPT模型中存在可轉移性差異嗎？論證方式是什么？
李博：我們在 AdvGLUE 基準測試集下發現 GPT-3.5 和 GPT-4 更容易受到句子層面的擾動的來自 BERT-like 模型的遷移攻擊，具體表現在他們的平均攻擊成功率高于其他攻擊方式（單詞層面的擾動和人工創造的擾動）。
AI科技評論：對于一些風險性較低的問題情景中，應該允許模型響應，并且可以根據實際情況生成細粒度的健康建議，如果在大模型中引入人類邏輯推理，這一點是否可以實現？
李博：理論上，大型語言模型，如GPT-4，確實有潛力生成細粒度的健康建議，并在某種程度上模擬人類的邏輯推理（如 Chain of thoughs）。我認為引入人類基于知識與經驗的邏輯推理可以幫助提高大模型的可信性，我們也在這一方向上做了一系列工作，但是實現這一過程仍然存在要的挑戰和風險。
信息準確性和可靠性：首先，雖然這些模型可能可以生成看起來合理的建議，但這并不意味著這些建議一定是正確或可靠的。模型的輸出是根據它在訓練時接觸到的數據生成的，而這些數據可能包含錯誤、過時或具有偏見的信息。
邏輯推理的復雜性：盡管這些模型在處理語言任務方面表現出色，但它們仍然難以完全模擬人類的邏輯和推理能力。如何將知識和邏輯推理引入到大語言模型中仍然是一個開放且重要的問題。
責任和倫理問題：即使模型能夠生成準確和有用的建議，使用它們仍然可能涉及到一些責任和倫理問題。
因此，我認為雖然在某些情況下可能有可能讓大型語言模型生成細粒度的健康建議，并模擬人類的邏輯推理，但在實踐中實施這一點需要謹慎考慮上述的挑戰和風險。最好的做法可能是將這些模型作為專業人員的輔助工具，而不是替代品。
AI科技評論：如何在訓練模型時提高魯棒性成了現在大模型企業的競爭之處，您如何看待這個問題？
李博：提高模型的魯棒性以及可靠性（trustworthiness）是當前人工智能研究和開發中的最重要挑戰之一。這個問題涉及到模型在面對各種可能的輸入（包括那些在訓練數據中未曾見過的輸入）時，能否保持良好的性能。此外，魯棒性也涉及到模型在面對惡意攻擊（如對抗性攻擊）時的穩定性和安全性。因此我認為提高模型魯棒性是一個非常重要且富有挑戰性的任務，需要我們投入更多的研究和資源去深入探索。掌握魯棒的大模型也會大大提高模型的應用場景，比如一些safety critical applications, including medical, financial etc.
AI科技評論：突破認知科學是否是大模型發展必須面對的問題，您覺得這方面未來會呈現哪樣的發展態勢？
李博：認知科學是對人類思維和學習過程的科學研究，包括心理學、神經科學、人類學、計算機科學等多個領域。對認知科學的理解和突破對于發展和優化大模型無疑具有重要的意義。特別是在理解和模仿人類的學習、理解、記憶和創新能力等方面，認知科學的理論和方法可能可以為AI模型提供寶貴的啟示。但如何將這些理論和方法應用到實際的AI模型中，仍然是一個巨大的挑戰。我們需要繼續深入研究和探索這個領域，期待未來能有更多的突破和創新。
AI科技評論：您怎樣看待GPT-4涌現自我糾錯能力這一研究？
李博：GPT-4模型能展現出自我糾錯能力，這是非常令人興奮的研究進展。這意味著，模型在生成文本的過程中，能夠在一定程度上糾正自身的錯誤，這對于提高生成內容的準確性和質量十分重要。
在語言生成任務中，錯誤可能會以各種形式出現，如拼寫錯誤、語法錯誤、事實錯誤等。尤其是自回國語言模型的特性是從左到右依次生成每一個字符，可能更加出現前后信息不一致、邏輯矛盾的問題。以往的模型對于這類錯誤的修正能力有限，通常依賴于人工干預或者后處理階段的校正。但是，如果模型能夠在生成過程中自我糾錯，那么就可以減少對人工干預的依賴，并在很大程度上提高文本的生成質量。
另一方面，自我糾錯的能力可能也會讓模型對齊的能力更進一步臺階。例如，在最近 OpenAI 最新的 blog 上提到了超級對齊的概念（super alignment），實現的方法是通過訓練一個人類級別自動對齊的模型 （human-level automated alignment researcher）使得對齊訓練的管道自動化。而 GPT-4 涌現的自我糾錯的能力可能能成為實現這一目標的方法之一。
總的來說，我認為 GPT-4 的自我糾錯能力是一個重要的進步，但是我們仍需要繼續深入研究，以了解它的潛力和限制，不要misuse這些模型特性，以及如何最好地利用這一能力來提高語言生成任務的性能。
未來，大模型如何更可信可靠可及？歡迎添加作者微信（lionceau2046）交流看法。
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