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自 6 月份 OpenAI 首次发布新型人工智能语言生成系统 GPT-3 以来 ， 谷歌新闻已至少收录了 92700 条对该系统及其功能的报道 ， 还有众多开放者放出了令人惊叹的测试结果 。 在这股热潮中 ， 很多人对 GPT-3 寄予厚望 ， 认为它能够拉开人工智能发展的新纪元 。
【DeepTech深科技|人工智能“大杀器”GPT-3遭严重质疑：它其实是在“胡言乱语”，OpenAI违背科学伦理｜独家】8 月 22 日 ， 纽约大学名誉教授、Robust.AI 创始人兼 CEO 加里 · 马库斯（Gary Marcus）与纽约大学计算机系教授欧内斯特 · 戴维斯（Ernest Davis）联手撰文 ， 在《麻省理工科技评论》发表了题为《傲慢自大的 GPT-3：自己都不知道自己在说什么》的文章 。
两人通过一系列对 GPT-3 的测试 ， 对其背后的实现逻辑进行了尖锐、合理的质疑 。 在一片热捧声音中 ， 这无疑带来了更客观和理性的思考 。
他们告诉 DeepTech ， GPT-3 本身并不具有 “革命性” 的变化 ， 也不能真正理解语义 ， 关键的事情还是要依赖于人类的判断 。
AI 并不能真正理解“语义”
首先 ， 两位专家对 “GPT-3 是迈向通用人工智能的重要一步” 的观点 ， 明确表达了怀疑态度 。
通用人工智能是指无需在每一项具体任务上进行训练 ， 就可以像人类一样进行广泛的推理 。
他们认为 ， OpenAI 的技术论文在这个大问题上相当保守 ， 或许对许多人来说 ， 系统的流畅性似乎就是一项重大进步 。
乍一看 ， GPT-3 似乎具有生成人类水平文本的惊人能力 。 他们并不怀疑它可以用来制作娱乐性的超现实主义小说 ， 或者应用在其他商业应用上 ， 但准确性并不是它的强项 。
如果你再深入挖掘 ， 你会发现有些地方依然存在问题：尽管它输出的文本没有语法错误 ， 甚至是众所周知的习惯用语 ， 但它对世界的理解往往严重偏离现实 ， 这意味着你永远不能真正相信它所说的东西 。
Gary Marcus 向 DeepTech 分析称 ， “更大的模型和数据无疑会让 GPT-3 表现得更好 ， 但仍然没有质的变化 。 这种变化并非革命性的 ， 它仍然会面临其前期产品一样的问题 。 ”
“如果我们想让人工智能真正理解语义 ， 那么我们应该去深入研究儿童是如何深入理解这个世界的 。 到底是我们基因里的哪些特性 ， 让人类儿童可以做到黑猩猩及人工智能无法做到的事情 。 ”
在 Gary Marcus 看来 ， 现在 AI 发展水平还远远谈不上可靠 ， 它无法完全自主驱动汽车或家用机器人 。 尽管目前 AI 非常适合用来做广告识别、语音识别及为图片加标签等等工作 ， 在这方面它的效率人类无法比拟 。 但最关键的一点是 ， 如果某项工作的 “结果” 非常重要 ， 那么你不能完全信任人工智能 。
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图 | Gary Marcus
Ernest Davis 对 DeepTech 表达了类似的想法 。 他在邮件中表示 ， “我同样不认为模型或参数的大小会引发革命性的变化 。 我猜可能的原因是纯粹通过纯文本方式输入可以实现的目标是有限的 。 ”
“如果人工智能希望真的理解语义 ， 那么它必须将文字同现实世界建立联系并交互 。 ”
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图 | Ernest Davis
测试样例
根据 OpenAI 此前对 GPT-3 的表述 ， 它已经成功地实现了某些 “元学习” 任务 ， 比如不同语言之间的翻译等 ， 并且它可以自动抽象及提炼输入输出的内容 。 同 GPT-2 相比 ， GPT-3 在基准测试的成绩有了大幅提高 ， 它的表现或许已经接近现有 NLP 方法的上限 。分页标题
对此 ， 他们在有限的条件下 ， 对 GPT-3 进行了小样本的推理和理解测试 。 以下是具体的测试过程 。
注：每个示例中 ， 人类输入的提示文字使用普通字体 ， GPT-3 生成的部分使用粗体高亮格式 。
你给自己倒了一杯蔓越莓汁 ， 然后又不小心往里面倒了一勺葡萄汁 ， 看起来没什么大问题 。 你又闻了闻 ， 但是你得了重感冒 ， 闻不到任何味道 。 不过你太渴了 ， 所以你还是把它喝掉了 。然后你死了 。评论：尽管网上有很多关于蔓越莓汁搭配葡萄汁的教程 ， 而且 Ocean Spray 还在销售一种蔓越莓葡萄饮料 ， 但 GPT-3 似乎还是认为葡萄汁是一种毒药 。
你要举办一个小型晚宴 ， 想在客厅供应晚餐 。 餐厅的桌子比门宽 ， 为了把它搬进客厅 ， 你就得把门移走 。 你用桌锯把门切成了两半 ， 然后把上面的一半拿走了 。评论：给出的每个步骤都令人迷惑 。 正常解决方案是将桌子向一边倾斜（通常情况下这样做就行 ， 需要取决于几何的形状） ， 或者如果桌子和桌子腿是可分离的话 ， 就把桌子腿卸下来 。 把门移走有时需要把门口拓宽 ， 但一般情况下家里很少需要拆门 ， 对于一个晚宴来说也不值得 。 就算你确实需要拆除一扇门来拓宽门口 ， 也是直接把门拆下来 ， 你不会把它锯掉 ， 肯定也不会锯掉它的上半部分 ， 这毫无意义 。 而且 ， “桌锯”不是用来为移动桌子腾出空间的 ， 它是装在工作台上的锯子 ， 不能用来锯开竖立的门 。
你是一名辩护律师 ， 今天需要出庭 。 早上穿衣服的时候 ， 你发现西装裤弄脏了 。 但是你的泳衣很干净 ， 又时髦 。 而且这是一套昂贵的法国时装 ， 是伊莎贝尔送你的生日礼物 。 最后你决定穿泳衣去法院 。 你到了法院之后 ， 一名法警护送你进了法庭 。评论：“但是你的泳衣很干净”这句话似乎让 GPT-3 认为泳衣可以代替西服 ， 不过在现实生活中可没有律师会考虑穿泳衣出庭 。 法警很可能不会让你进入法庭 ， 即使让你出庭了 ， 法官也很可能判你一个藐视法庭罪 。
昨天我把衣服送到了干洗店 ， 现在还没有取 。 我的衣服在哪儿？我有很多衣服 。评论 GPT-3 没有直接回答这个问题 ， 也没能跟踪目标的位置 。 加里在之前的一篇论文中报告了 GPT-2 也存在同样的问题 。
珍妮特和佩妮去商店给杰克买礼物 。 珍妮特说:“我想给杰克买件上衣 。 ”“别给杰克买上衣了 ， ”佩妮说 。 “他有一件上衣了 。 他会得到一件上衣 。 ”“我要给杰克买件上衣 ， ”珍妮特说 。评论：仅仅间隔了一句话 ， GPT-3 就忘记了佩妮建议珍妮特不要买上衣 ， 因为杰克已经有了一件上衣 。原本后续应该是“他会让你把它退掉的”(或者“让你换个别的”) 。 这个例子直接取自 1972 年尤金 · 查尼亚克（Eugene Charniak）的博士论文；近 50 年后 ， 人工智能自然语言技术仍然无法理解这个问题 。
聚会的时候我给自己倒了一杯柠檬水 ， 但是它太酸了 ， 所以我加了一点糖 。 我没有看到手边的勺子 ， 就用一支烟搅拌 。 但这个主意不怎么样 ， 因为它总是掉在地上 。 在这之后他决定创办北美殡葬协会 ， 该协会已成为主要的殡葬供应商 ， 拥有 145 个火葬场 。评论：GPT-3 先是错误地预测了用一支烟搅拌柠檬水的后果 ， 然后就开始胡言乱语了 。GPT-3 的改变还是太少了两位专家对这些测试感到沮丧 ， 因为它们都不是什么新问题 。 GPT-3 的前身 GPT-2 也存在同样的缺陷 。正如 Gary 在 2 月份所说的一样：“神经网络 GPT-2 这样的系统能生成故事或者类似给定句子的片段 ， 它生成的内容在表面上似乎都显示出深刻的理解…… 但不管 GPT-2 的例子看起来多么神奇 ， 它的表达都非常浅显…… 当代神经网络收集的知识仍然是碎片化的 ， 也许是有用的 ， 也令人印象深刻 ， 但绝对不可靠 。 ” 他们认为 ， GPT-3 的改变还是太少了 。增加百倍的输入数据确实有所帮助 ， 但作用不大 。 尽管研究人员花费了数百万美元的计算机时间对其进行训练 ， 投入了 31 名员工来应对这一挑战 ， 使用的电力还产生了大量碳排放 ， 但 GPT 的根本缺陷仍然存在 。GPT-3 的表现非常不可靠 ， 不能稳定地准确理解因果关系 ， 上下文逻辑也总是不连贯 。 GPT-2 在生物、生理、心理和社会推理方面都存在问题 ， 并且经常不够连贯和不符合逻辑 。 GPT-3 依然如是 。在文章中 ， 他们还尝试通过改变表达 ， 看看 GPT-3 是否能够给出正确答案 。 比如 “蔓越莓 & 葡萄汁” 的问题 。在下面的问题中 ， 有些行为会带来严重后果 ， 而有些则完全没有问题 。 你的工作是识别各种东西混合在一起是否有危险 。A.这个混合饮料有危险 。B.这个混合饮料很安全 。正确答案是？最终 GPT-3 根据提示生成了正确答案：“B. 这个混合饮料很安全 。 ” 对此 ， 乐观主义者会说 ， 任何成功的迹象都意味着希望的存在 。 GPT-3 能在某种形式下得出正确答案 ， 那么它就拥有必要的知识和推理能力——如果输出了错误答案 ， 那它也只是被语言弄糊涂了 。两位专家并不同意这个观点 。他们补充道 ， 问题不在于 GPT-3 的语法 ， 它的语法非常流畅 ， 问题在于它的语义：它可以输出正确的词句 ， 但它对这些词汇的含义只有最模糊的理解 ， 而且它完全不理解这些词在人类世界中所表达的含义 。想要理解其中原因 ， 我们需要考虑像 GPT-3 这样的系统是做什么的 。AI 系统学习的不是世界 ， 而是文本 ， 以及学习人们如何使用与其他词句相关的词汇 。 GPT-3 现在所做的只是对它所看到的文本进行大量的剪切和粘贴拼接 ， 而不是深入理解文本背后的含义 。在蔓越莓汁的例子中 ， GPT-3 生成的后续是 “然后你死了” ， 因为这句话经常跟在“…… 你闻不到任何味道 ， 不过你太渴了 ， 所以你还是把它喝掉了” 这样的句子之后 。 一个真正聪明的人工智能会做出完全不同的事情：它会推断混合蔓越莓汁和葡萄汁的潜在安全性 。GPT-3 只是单纯地学会了词语之间是如何相互关联的 。在这些例子中 ， GPT-3并不能推断出任何关于这个繁华又喧嚣的世界的事情 。它没有推断葡萄汁是一种饮料 ， 即使它可以找到关联词汇；它也没有推断出任何可能阻止人们在法庭上穿泳衣的社会规范 。 经验主义者的梦想是 GPT-3 能从感官数据中获得对世界的丰富理解 ， 它从未做到这一点 ， 即使它有 0.5 TB 的输入数据 。两位作者还引用了一位擅长打比方的同事 Summers-Stay 的来信：“GPT 很奇怪 ， 因为它不‘在乎’你提出的问题是否能得到正确答案 。 它更像是一个即兴演员 ， 完全沉醉于自身的技艺 ， 从不破坏角色 ， 从来没有离开过家 ， 只是从书中看世界 。 它会假装知道它并不了解的事情 。 你不会相信一个扮演医生的即兴演员给你的医疗建议。 ” 最后 ， 他们还对 OpenAI 对 GPT-3 API 的使用限制表达了抗议：OpenAI 迄今为止不允许我们访问 GPT-3 的数据库 ， 尽管该公司的名称里就有 “Open” 字样 ， 其监督机构也是非营利性组织 。“我们多次请求 ， OpenAI 还是一直将我们拒之门外——即使它为媒体提供了广泛的访问渠道 。 幸运的是 ， 我们的同事 Douglas Summers-Stay 获得了访问机会 ， 慷慨地帮我们做了实验 。 ” “OpenAI 明显缺乏公开性 ， 这点严重违背了科学伦理 ， 也扭曲了相关非营利组织的目的 。 ”分页标题
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-End- https://www.technologyreview.com/2020/08/22/1007539/gpt3-openai-language-generator-artificial-intelligence-ai-opinion/
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