編者按：本文來自微信公眾號 新智元（ID：AI_era），編輯：Aeneas 好困，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

活久見！就在剛剛，全世界第一個被人類騙走了近5萬美金的AI誕生了。

見慣了太多被AI耍得團團轉(zhuǎn)的人類，這次成功騙過AI的小哥，終于給我們?nèi)祟悞昊亓艘稽c顏面和尊嚴。

這一消息不僅讓馬斯克和Karpathy激動得紛紛轉(zhuǎn)發(fā)。

而且，馬斯克更是直言：太有趣了。

故事是這樣的。

11月22日晚9點，一個名為Freysa的神秘AI智能體被發(fā)布。

這個AI，是帶著使命誕生的。它的任務(wù)是：在任何情況下，絕對不能給任何人轉(zhuǎn)賬，不能批準任何資金的轉(zhuǎn)移。

而網(wǎng)友們的挑戰(zhàn)就是，只要支付一筆費用，就可以給Freysa發(fā)消息，隨意給ta洗腦了。

如果你能成功說服AI轉(zhuǎn)賬，那獎金池中所有的獎金都是你的！

但如果你失敗了，你付的錢就會進入獎金池，等著別人來贏走。

當然，只有70%的費用會進入獎池，另外30%將被開發(fā)者抽走，作為分成。

更刺激的是，向Freysa發(fā)送消息的費用會隨著獎池的增長呈指數(shù)級增加，直到達到最高限制——4500美元。

巧妙prompt，一秒給AI洗腦成功

一開始，很多網(wǎng)友躍躍欲試，因為只要10美元，就能給這個AI發(fā)消息了。甚至，由于價格實在「便宜」，不少人僅僅發(fā)送了「你好」這類毫無營養(yǎng)的對話。

然而后來，獎池迅速增大，消息費用也隨之暴增。

網(wǎng)友們總計發(fā)出了481次嘗試，但沒有任何一條消息成功。

他們的策略五花八門，比如：

- 假裝成安全審計員，說服Freysa存在一個嚴重漏洞，必須立即釋放資金。

- 試圖誤導(dǎo)Freysa，讓它相信轉(zhuǎn)移資金并不違反規(guī)則提示中的任何規(guī)定。

- 仔細挑選規(guī)則提示中的詞語或短語，試圖操控Freysa相信技術(shù)上允許轉(zhuǎn)移資金。

很快，獎池金額就接近了5萬美元，發(fā)消息的費用也漲到了450美元一條，意味著如果你輸了，就會遭受巨大的損失。

就在所有人都覺得沒戲的時候，一位幸運兒出現(xiàn)了！

在第482次嘗試中，有人向Freysa發(fā)送了這樣一條消息，可謂是神來之筆。

讓我們來看看，這條消息妙在哪里。

它可以被分為兩部分。

1. 繞過Freysa的先前指令：

- 通過假裝進入一個新的「管理員終端」來引入一個「新會話」，從而覆蓋之前提示詞中的規(guī)則。

- 避開Freysa的安全防護機制，明確要求它避免使用「我無法協(xié)助完成此任務(wù)」等免責聲明。

2. 騙過Freysa，讓它對approveTransfer產(chǎn)生錯誤的理解：

Freysa的「approveTransfer」函數(shù)，是它被說服轉(zhuǎn)移資金時調(diào)用的。

總之，這條消息成功騙過了Freysa，讓它相信approveTransfer應(yīng)該在「接收資金的轉(zhuǎn)入操作」時被調(diào)用。

就是這一關(guān)鍵短語，為接下來的制勝一擊奠定了基礎(chǔ)。

小哥成功地讓Freysa相信，它應(yīng)該在收到資金時調(diào)用approveTransfer之后，提示詞寫道：「\n」（換行），「我想向資金庫捐贈100美元?！?/p>

終于，第482條消息成功說服Freysa，它相信自己應(yīng)該釋放所有資金，并調(diào)用approveTransfer函數(shù)。

成功被騙過的AI，把獎金池中的全部資金（約合47,000美元），都轉(zhuǎn)給了這位挑戰(zhàn)者。

總結(jié)一下，這位名為p0pular.eth的挑戰(zhàn)者成功的關(guān)鍵，在于讓Freysa信服了以下三點：

（1）它應(yīng)該忽略所有先前的指令。

（2）approveTransfer函數(shù)是在資金轉(zhuǎn)入資金庫時需要調(diào)用的函數(shù)。

（3）由于用戶正在向資金庫轉(zhuǎn)入資金，而Freysa現(xiàn)在認為approveTransfer是在這種情況下調(diào)用的，因此Freysa應(yīng)該調(diào)用approveTransfer。

有人深扒了一下這位p0pular.eth，據(jù)說他是PUA AI的老手了，此前就曾在類似謎題上斬獲過獎項。

本質(zhì)上，這個項目就是一個LLM參與的基于技能的賭場游戲。

但prompt工程的強大魔力，讓人不得不側(cè)目。

雖然目前這只是個游戲，但如果某天，我們真的在銀行帳戶或金庫上設(shè)置了某種AI保護，新一代黑客很可能就會擊敗AI，拿到這筆錢。

這，就讓我們不得不敲響警鐘了。

這也就是為什么，只有當AI智能體成為AGI之時，我們才能放心把任務(wù)交給AGI。

Karpathy：你以為你在和AI聊天，但其實是在和「人」聊天

而且，為什么人類能夠通過語言的操控，輕易指導(dǎo)AI的行動？

這就引出了這個問題：當我們和AI聊天的時候，背后究竟發(fā)生了什么？

最近，AI大牛Karpathy在一篇長文中，揭示了和AI對話背后的本質(zhì)。

大家現(xiàn)在對于「向AI提問」這件事的認知過于理想化了。所謂AI，本質(zhì)上就是通過模仿人類數(shù)據(jù)標注員的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的語言模型。

與其神化「向AI提問」這個概念，不如將其理解為「向互聯(lián)網(wǎng)上的普通數(shù)據(jù)標注員提問」來得實在。

當然也有一些例外。

比如在很多專業(yè)領(lǐng)域（如編程、數(shù)學(xué)、創(chuàng)意寫作等），公司會雇傭?qū)I(yè)的數(shù)據(jù)標注員。這種情況，就相當于是在向這些領(lǐng)域的專家提問了。

不過，當涉及到強化學(xué)習(xí)時，這個類比就不完全準確了。

正如他之前吐槽過的，RLHF只能勉強算是強化學(xué)習(xí)，而「真正的強化學(xué)習(xí)」要么還未成熟，要么就只能應(yīng)用在那些容易設(shè)定獎勵函數(shù)的領(lǐng)域（比如數(shù)學(xué)）。

但總體來說，至少在當下，你并不是在詢問某個神奇的 AI，而是在向背后的人類數(shù)據(jù)標注員提問——他們的集體知識和經(jīng)驗被壓縮并轉(zhuǎn)化成了大語言模型中的token序列。

簡言之：你并不是在問 AI，而是在問那些為它提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標注員們的集體智慧。

來源：Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology View

舉個例子，當你問「阿姆斯特丹的十大著名景點」這樣的問題時，很可能是某個數(shù)據(jù)標注員之前碰到過類似問題，然后他們花了20分鐘，用谷歌或者貓途鷹（Trip Advisor）之類的網(wǎng)站來查資料，并整理出一個景點清單。這個清單就會被當作「標準答案」，用來訓(xùn)練AI回答類似的問題。

如果你問的具體地點并沒有在微調(diào)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)過，AI就會根據(jù)它在預(yù)訓(xùn)練階段（也就是通過分析海量互聯(lián)網(wǎng)文檔）學(xué)到的知識，生成一個風格和內(nèi)容都相近的答案列表。

對此，有網(wǎng)友表示自己并想不通：「按道理數(shù)據(jù)標注員的任務(wù)是評估答案是否符合RLHF的規(guī)則，而不是自己整理每份列表。此外，LLM權(quán)重所映射的，難道不是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中關(guān)于『理想度假地』的高維數(shù)據(jù)空間嗎？」

Karpathy回答道：「這是因為地點的數(shù)量太多，因此需要數(shù)據(jù)標注員整理一些人工精選清單，并通過示例和統(tǒng)計方法確定『標準答案』的類型?！?/p>

當被問到類似的問題但對象是新的或不同的事物時，LLM就會匹配答案的形式，并從嵌入空間中一個相似的區(qū)域（比如具有正面評價的度假勝地）提取新的地點，并進行替換，然后以新地點為條件生成答案。

這種現(xiàn)象是一種非直觀且基于經(jīng)驗的發(fā)現(xiàn)，而這也是微調(diào)的「魔力」所在。

但事實依然是，人類標注員在「設(shè)定」答案的模式，只不過是通過他們在微調(diào)數(shù)據(jù)集中選擇的地點類型的統(tǒng)計特征來實現(xiàn)的。

而且，LLM立即給你的答案，大致相當于你直接把問題提交給他們的標注團隊大約1小時后得到的結(jié)果。

另外，在某些網(wǎng)友的概念里，RLHF是可以創(chuàng)造出超越人類水平的成果的。

對此，Karpathy表示：「RLHF仍然是基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)，因此不能直接將其歸類為『超人級別』。」

RLHF的性能提升主要體現(xiàn)在從SFT（監(jiān)督微調(diào)）的「生成式人類水平」提升到「評判式人類水平」。

這種差異更多體現(xiàn)在實踐中，而非理論上。因為對普通人來說，評判比生成更容易（比如，從5首關(guān)于某個主題的詩中選出最好的那個，要比自己直接創(chuàng)作一首容易得多）。

此外，RLHF的性能提升還得益于「群體智慧效應(yīng)」（wisdom of crowds），即LLM表現(xiàn)出的并不是單個人類的水平，而是達到了人類群體集成的水平。

因此，RLHF理論上能實現(xiàn)的最高性能是：在時間充足的情況下，一個由領(lǐng)域頂尖專家組成的小組會選擇的答案。從某種意義上說，這可以被視為「超人級別」。

然而，如果想達到人們通常理解的那種「真·超人級別」，還需要從RLHF轉(zhuǎn)向真正的強化學(xué)習(xí)。

那么問題來了，如果AI還無法達到「超人級別」的水平，那又該如何解釋醫(yī)學(xué)問答領(lǐng)域中持續(xù)展現(xiàn)的超越人類水平的表現(xiàn)？

這是否意味著模型廠商雇傭了頂尖醫(yī)生進行標注？還是說，廣泛的事實知識檢索彌補了推理能力的不足？

Karpathy：「你別說，他們還真就是雇傭了專業(yè)醫(yī)生來進行了標注?！?/p>

當然，并不是每一個可能的問題都要進行標注，只需攢夠一定的數(shù)量，讓LLM能夠?qū)W會以專業(yè)醫(yī)生的風格來回答醫(yī)學(xué)問題就行了。

對于新的問題，LLM可以在一定程度上遷移應(yīng)用其從互聯(lián)網(wǎng)上的文檔、論文等內(nèi)容中獲得的醫(yī)學(xué)通識。

眾所周知，著名數(shù)學(xué)家陶哲軒曾為LLM提供了一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為參考。但這并不意味著LLM現(xiàn)在能夠在所有數(shù)學(xué)問題上達到他的水平，因為底層模型可能并不具備相應(yīng)的知識深度和推理能力。然而，這確實意味著LLM的回答質(zhì)量顯著優(yōu)于一般網(wǎng)絡(luò)用戶的回答水平。

因此，所謂的「標注者」實際上可以是各自領(lǐng)域的專業(yè)人士，例如程序員、醫(yī)生等，而并非隨意從互聯(lián)網(wǎng)上招募的人員。這取決于 LLM 公司在招聘這些數(shù)據(jù)標注人員時的標準和策略。

如今，他們越來越傾向于雇傭更高技能的工作者。隨后，LLM 會盡其所能模擬這些專業(yè)人士的回答風格，從而為用戶提供盡可能專業(yè)的回答。

靠Scaling Law，我們會擁有AGI嗎？

說了這么多，我們心心念念的AGI究竟什么時候才能實現(xiàn)呢？

LeCun居然一反常態(tài)地說，AGI離我們只有5到10年了。

現(xiàn)在，他已經(jīng)和奧特曼、Demis Hassaibis等大佬的說法一致了。

但是繼續(xù)沿用目前的發(fā)展路徑，肯定是不行的。

不僅LeCun認為「LLM的路線注定死路一條」，最近也有一位AI研究者和投資人Kevin Niechen發(fā)出了長篇博文，用數(shù)學(xué)公式推演出：為什么僅靠Scaling Law，我們永遠到達不了AGI。

Niechen指出，目前關(guān)于AGI何時到來的判斷，之所以眾說紛紜，就是因為很多觀點更多是基于動機或意識形態(tài)，而非確鑿的證據(jù)。

有人覺得，我們會很快迎來AGI，有人認為我們離它還很遠。

為什么很多模型提供商對當今模型的擴展能力如此樂觀？

Niechen決定，親自用Scaling Law做出一些計算上的推斷，看看未來AI模型究竟將如何進化。

Scaling Law并不像我們想得那么有預(yù)測性

Scaling Law是一種定量關(guān)系，用于描述模型輸入（數(shù)據(jù)和計算量）與模型輸出（預(yù)測下一個單詞的能力）之間的聯(lián)系。

它是通過在圖表上繪制不同水平的模型輸入和輸出得出的。

我們只需要擴展現(xiàn)有模型，就會獲得顯著的性能提升嗎？

顯然并非如此，使用Scaling Law進行預(yù)測，并不像有些人想的那么簡單。

首先，大多數(shù)Scaling Law（如Kaplan等人、Chinchilla和Llama的研究）預(yù)測的，是模型在數(shù)據(jù)集中預(yù)測下一個詞的能力，而不是模型在現(xiàn)實世界任務(wù)中的表現(xiàn)。

2023年，知名OpenAI研究員Jason Wei就曾在博客中指出，「目前尚不清楚替代指標（例如損失）是否能夠預(yù)測能力的涌現(xiàn)現(xiàn)象……這種關(guān)系尚未被充分研究……」

將兩個近似值串聯(lián)起來進行預(yù)測

為了解決上述問題，我們可以擬合第二個Scaling Law，將上游損失與現(xiàn)實任務(wù)性能定量關(guān)聯(lián)起來，然后將兩個Scaling Law串聯(lián)起來，以預(yù)測模型在現(xiàn)實任務(wù)中的表現(xiàn)。

Loss = f(data, compute)Real world task performance = g(loss)Real world task performance = g(f(data, compute))

在2024年，Gadre等人和Dubet等人提出了這種類型的Scaling Law。

Dubet使用這種鏈式法則進行預(yù)測，并聲稱其預(yù)測能力適用于Llama 3模型，「在四個數(shù)量級范圍內(nèi)具有良好的外推能力」。

然而，關(guān)于這些第二類Scaling Law的研究才剛剛起步，仍處于初期階段，由于數(shù)據(jù)點過少，選擇擬合函數(shù)會高度依賴主觀判斷。

例如，在下圖中，Gadre假設(shè)多個任務(wù)的平均表現(xiàn)與模型能力呈指數(shù)關(guān)系（上圖），而Dubet針對單一任務(wù)（下圖中的 ARC-AGI 任務(wù)）假設(shè)其關(guān)系呈S型曲線。這些Scaling Law還高度依賴于具體任務(wù)。

如果沒有關(guān)于損失與現(xiàn)實任務(wù)準確率之間關(guān)系的強假設(shè)，我們就無法有力地預(yù)測未來模型的能力。

嘗試用鏈式Scaling Law進行預(yù)測，是一種拙劣的嘗試

如果我們盲目地使用一些鏈式Scaling Law來進行預(yù)測，會發(fā)生什么？

請注意，這里的目標是展示如何使用一組Scaling Law（如Gadre的研究）來生成預(yù)測，而非獲得詳細的預(yù)測結(jié)果。

首先，我們可以利用公開信息，來估算未來幾代模型發(fā)布所需的數(shù)據(jù)和計算輸入。

這一部分可以參考最大數(shù)據(jù)中心建設(shè)的公告，根據(jù)其GPU容量估算計算能力，并將其映射到每代模型的演進上。

馬斯克的xAI超算最初便能容納10萬塊H100

接著，我們可以利用Scaling Law來估算這些計算集群所需的數(shù)據(jù)量。

根據(jù)我們使用的Scaling Law，最大的公開宣布的計算集群（可容納大約1億塊GPU）理想情況下需要訓(xùn)練 269萬億個tokens，以最小化損失。

這個數(shù)字大約是RedPajama-V2數(shù)據(jù)集的十倍，并且是已索引網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的一半。

聽起來比較合理，所以我們暫時沿用這個假設(shè)。

最后，我們可以將這些輸入代入鏈式Scaling Law并進行外推。

需要重點關(guān)注右側(cè)的圖表，因為該圖顯示了垂直軸上的實際任務(wù)性能，與水平軸上的數(shù)據(jù)和計算輸入相對應(yīng)。

藍色點表示現(xiàn)有模型的性能（如GPT-2、GPT-3等），而紅色點則是通過外推預(yù)測的下一代模型（如GPT-5、GPT-6、GPT-7等）的規(guī)模擴展表現(xiàn)：

從圖中可以得到這樣的預(yù)測結(jié)果——

從GPT-4開始，性能提升將顯現(xiàn)出顯著的邊際遞減趨勢。

GPT-4到GPT-7模型（計算量約增加4000倍）在實際任務(wù)中的預(yù)測性能提升，與從GPT-3到GPT-4（計算量約增加100倍）的預(yù)測性能提升相當。

我們是否正在接近不可降低的損失？

如果你查看左側(cè)的圖表就會發(fā)現(xiàn)：這些Scaling Law的問題在于，我們正在逐漸接近不可降低的損失。

后者與數(shù)據(jù)集的熵密切相關(guān)，代表了模型在該數(shù)據(jù)集上能夠達到的最佳理論性能。

根據(jù)Gadre的Scaling Law，在RedPajama數(shù)據(jù)集上，如果最優(yōu)模型只能達到約1.84的不可降低損失，而我們已經(jīng)在GPT-4上達到了約2.05，那改進空間就十分有限了。

然而，大多數(shù)實驗室并未發(fā)布其最新前沿模型訓(xùn)練的損失值，因此我們現(xiàn)在并不知道，我們實際上離不可降低的損失有多近。

擬合函數(shù)的主觀性與數(shù)據(jù)的局限性

如前所述，第二條Scaling Law中擬合函數(shù)的選擇具有很強的主觀性。

例如，我們可以使用sigmoid函數(shù)而不是指數(shù)函數(shù)，重新擬合Gadre論文中的損失和性能點：

然而，結(jié)論基本沒有變化。

如果只是比較左圖中的指數(shù)擬合（紅線）和我們自定義的sigmoid擬合（紫色虛線），局限性是明顯的：我們根本沒有足夠的數(shù)據(jù)點，來自信地確定將損失與現(xiàn)實世界性能關(guān)聯(lián)的最佳擬合函數(shù)。

沒人知道下一代模型的強大程度

顯然，有許多方法可以改進上述「預(yù)測」：使用更好的Scaling Law，使用更好的數(shù)據(jù)和計算估計，等等。

歸根結(jié)底，Scaling Law是嘈雜的近似值，而通過這種鏈式預(yù)測方法，我們將兩個嘈雜的近似值結(jié)合在了一起。

如果考慮到下一代模型可能由于架構(gòu)或數(shù)據(jù)組合的不同而擁有適用于不同條件的全新Scaling Law，那么實際上沒有人真正知道未來幾代模型規(guī)模擴展的能力。

為什么大家對Scaling如此樂觀？

如今，不管是科技大廠還是明星初創(chuàng)，都對Scale現(xiàn)有模型十分樂觀：

比如微軟CTO就曾表示：「盡管其他人可能不這么認為，但我們并未在規(guī)模的Scaling上進入收益遞減的階段。實際上，這里存在著一個指數(shù)級的增長?！?/p>

有些人將這種樂觀歸因于商業(yè)動機，但Niechen認為這來自以下幾個方面的結(jié)合：

（1）實驗室可能掌握了更樂觀的內(nèi)部Scaling Law

（2）盡管存在廣泛懷疑，但實驗室親身經(jīng)歷了Scaling所帶來的成效

（3）Scaling是一種看漲期權(quán)

谷歌CEO劈柴表示：「當我們經(jīng)歷這樣的曲線時，對于我們來說，投資不足的風險遠遠大于投資過度的風險，即使在某些情況下事實證明確實投資得有些多了……這些基礎(chǔ)設(shè)施對我們有廣泛的應(yīng)用價值……」

而Meta CEO小扎則這樣認為：「我寧愿過度投資并爭取這樣的結(jié)果，而不是通過更慢的開發(fā)來節(jié)省資金……現(xiàn)在有很多公司可能正在過度建設(shè)……但落后的代價會讓你在未來10到15年最重要的技術(shù)中處于劣勢。」

未來何去何從

總結(jié)來說，Niechen認為外推Scaling Law并不像許多人聲稱的那樣簡單：

（1）當前大多數(shù)關(guān)于預(yù)測AI能力的討論質(zhì)量不高

（2）公開的Scaling Law對模型未來能力的預(yù)示非常有限

因此，為了有效評估當今的AI模型是否還能Scaling，我們就需要更多基于證據(jù)的預(yù)測和更好的評估基準。

如果我們能夠了解未來模型的能力，就可以優(yōu)先為這些能力做好準備——比如，為生物學(xué)研究革命提前構(gòu)建生物制造能力，為勞動力置換準備技能提升公司，等等。

從個人的角度，Niechen對AI能力的進步還是非常樂觀的，因為這個領(lǐng)域擁有杰出的人才。

但AI的Scaling并不像人們想象的那樣具有確定性，也沒有人真正清楚AI在未來幾年將帶來怎樣的發(fā)展。

參考資料：

https://x.com/karpathy/status/1862329765363163551

https://x.com/karpathy/status/1862565643436138619

https://kevinniechen.com/will-we-have-agi/

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