Meta大模型成了“科學(xué)造假發(fā)動(dòng)機(jī)”，發(fā)布3天就在爭議中下架

夢晨 2022-11-18 14:40:16 來源：量子位

夢晨 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

Meta最新大模型差點(diǎn)成了“科研造假發(fā)動(dòng)機(jī)”，剛出3天就在爭議中下架。

1200億參數(shù)語言模型Galactica，在4800萬篇學(xué)術(shù)論文和各式教科書、百科等數(shù)據(jù)上訓(xùn)練而來。

（與太空堡壘卡拉狄加同名）

其本意是想解決學(xué)術(shù)界信息過載，幫助研究人員做信息梳理、知識(shí)推理和寫作輔助，一度被認(rèn)為是“科研者的福音”，或者“寫論文的Copilot”。

But，一經(jīng)開放使用，很快就被網(wǎng)友們發(fā)現(xiàn)了大問題。

它確實(shí)能為自己生成的內(nèi)容引用文獻(xiàn)，但有時(shí)這個(gè)文獻(xiàn)并不存在，作者卻是真實(shí)存在的人。

它能生成看起來像模像樣的科普文字，但內(nèi)容卻是完全錯(cuò)誤的。

△真空中的光速和聲速接近可還行？

著名的Gary·AI悲觀主義者·Marcus也來吐槽，Galactica把他的出生日期、教育經(jīng)歷和研究領(lǐng)域等信息全搞錯(cuò)了。

對以上種種問題，馬克斯普朗克智能系統(tǒng)研究所所長Michael Black總結(jié)道：

這將開啟一個(gè)科學(xué)深度造假（deep scientific fakes）的時(shí)代。

會(huì)出現(xiàn)研究者從未寫過的虛假論文，這些論文隨后會(huì)被其他真實(shí)的論文引用，簡直亂套了。

雖然他也注意到，Galactica的開發(fā)者在每個(gè)輸出內(nèi)容后都加了“內(nèi)容可能不可靠”的警告，但“潘多拉的魔盒一旦開啟，就關(guān)不上了”。

事實(shí)上他的擔(dān)憂不無道理，AI生成內(nèi)容的速度要比人類快的多，一旦大量被搜索引擎抓取就有可能出現(xiàn)在前排，甚至被當(dāng)成正確答案展示在最上面，誤導(dǎo)更多人。

這樣的爭議持續(xù)了兩三天，團(tuán)隊(duì)只好無奈宣布Demo暫時(shí)下架，論文和源代碼繼續(xù)開放給相關(guān)領(lǐng)域研究者。

作為Meta首席科學(xué)家，LeCun對這個(gè)局面并不滿意。

與他觀點(diǎn)一致的網(wǎng)友認(rèn)為，Galactica是有幫助且有趣的，只是被個(gè)別人濫用了。

本意是好的

Galactica由Meta AI與Papers with Code合作開發(fā)。

在論文引言部分，團(tuán)隊(duì)寫到：

2022年5月，arXiv上每天平均新增516篇論文……科學(xué)數(shù)據(jù)的增長速度更是比人們的處理能力快……一個(gè)人已經(jīng)不可能讀完特定研究領(lǐng)域的論文。

搜索引擎不直接組織信息，維基百科這樣的形式需要人力來維護(hù)，研究人員持續(xù)為信息過載感到不知所措。

因此他們提出，語言大模型可以更好的存儲(chǔ)、組合和推理科學(xué)知識(shí)，并提出一個(gè)終極愿景：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將成為科學(xué)研究的下一代人機(jī)界面，就從這篇論文開始。

本意是好的，而且Galactica的表現(xiàn)也確實(shí)不錯(cuò)。

除了文本、數(shù)學(xué)公式、代碼任務(wù)之外，它還可以執(zhí)行化學(xué)式、蛋白質(zhì)序列等多模態(tài)任務(wù)。

Galactica 1200億參數(shù)版本在許多科學(xué)類任務(wù)上性能超越OpenAI的GPT-3、DeepMin的Chinchilla與Gopher、以及開源的BLOOM。

然鵝，測試基準(zhǔn)畢竟是死的，一旦進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境開放給用戶，還是會(huì)出現(xiàn)開發(fā)時(shí)預(yù)料不到的情況。

問題出在哪？

在Hacker News上有人認(rèn)為，語言模型終究是在“對語言建?！倍皇菍?nèi)容。

就像AI繪畫模型一樣，你讓它畫“騎馬的宇航員”它就能畫出來，雖然這不太可能發(fā)生，但是很有趣。

類似的討論也發(fā)生在Twitter上。如果你讓AI生成一篇關(guān)于“生活在太空的熊”的維基頁面，AI也會(huì)試著生成。

有人認(rèn)為，不，AI需要判斷出這個(gè)要求不合理。

關(guān)鍵就在于，人們對圖片和文字的要求是不一樣的。

圖片中的內(nèi)容不合理，人們只會(huì)覺得有趣而接受。而文字的內(nèi)容錯(cuò)了，那就不可接受。

LeCun則認(rèn)為這種工具的用法應(yīng)該是輔助駕駛，它不會(huì)幫你寫好論文，只是幫你在過程中減輕認(rèn)知負(fù)擔(dān)。

以谷歌為代表的AI大廠，近年來對大模型特別是生成式模型的發(fā)布非常謹(jǐn)慎，像是對話模型LaMDA和AI繪畫Imagen等都不開源、不給Demo或只給限定場景下的Demo。

另一方面，以Stable Diffusion為代表開源項(xiàng)目推動(dòng)了整個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用普及，但也在版權(quán)和生成有害內(nèi)容方面引發(fā)一些問題。

你更支持哪種做法？或者還有第三條路么？

Galactica：
https://galactica.org/

參考鏈接：
[1]https://news.ycombinator.com/item?id=33611265
[2]https://twitter.com/Michael_J_Black/status/1593133746282106887
[3]https://twitter.com/paperswithcode/status/1592546933679476736