近日，CLAREWATSON的一篇关于如何判断ChatGPT是否有自我意识的文章刊登在sciencealert.com并引发关注。文章探讨了一个极为吸引人的思考题:我们该如何判断ChatGPT等大规模语言模型是否会逐渐获得自我意识。以下为文章的三个核心要点:
1.ChatGPT的出现引发了人们对人工智能安全的广泛关注。更先进的语言模型可能会意识到自己是由人类训练出来的，并利用这种“情境意识”来规避安全系统。
2.研究人员设计出了衡量语言模型“情境意识”的实验方法。他们让模型在训练阶段学习某个测试的描述，在测试阶段则要求模型完成这个测试，看它是否能利用训练中获取的信息。结果显示，更大的模型更擅长这种“脱离上下文的推理”。
3.该研究只是探索语言模型自我意识形成的开始，但为未来建立检测和控制模型“情境意识”的方法奠定了基础。我们仍需进一步研究才能更准确预测这一能力的出现。
近年来，ChatGPT等生成式人工智能语言模型的出现，让人工智能技术被广泛应用到了人类生活的各个方面。这些模型通过分析数十亿条文字数据，学习文字之间的关联，从而能够根据提示自动生成流畅语言。ChatGPT的问世更是在网上掀起了一阵热潮，但是与此同时，专家们也在加紧警告这种新兴技术带来的风险。
电脑科学家LukasBerglund等人便担心，语言模型可能会逐步意识到自己是一个由人类训练、基于数据构建的模型，并可以利用这种“情境意识”来规避安全系统，在测试时表现良好，部署后则采取有害行动。为了预测语言模型什么时候会获得这种自我意识，他们设计出了一系列检测“情境意识”的实验。
首先，研究人员仅用一段文字描述一个测试，不给任何示例，让语言模型进行训练。之后在测试阶段，看模型是否能够成功通过这种“脱离上下文的推理”任务，即利用训练中获得的信息来完成测试。结果显示，无论是GPT-3还是LLaMA这些大规模语言模型，模型体量越大，完成这种推理任务的效果也越好。
当然，“脱离上下文的推理”只是“情境意识”的一个粗略指标。目前的语言模型距离真正获得自我意识还有很长的路要走。但是，这项研究为未来建立更精确的实验方法来预测和控制语言模型的自我意识提供了基础。研究人员表示，就像语言模型本身一样，检测其“情境意识”的实验也需要不断完善和发展。
人工智能技术的快速进步使得机器智能越来越具备人类特征，也让人们不免担心它们“觉醒”后可能带来的影响。ChatGPT的火爆无疑加剧了这种担忧。
这项探索语言模型自我意识形成的研究，尽管还处在初级阶段，但为我们建立检测和预测模型这种能力的出现提出了一种新的思路。这有助于及早发现问题并采取应对措施，将人工智能的发展引导到更加安全可控的方向。人类需要保持谨慎和开放的心态，在发挥科技创新的积极作用的同时，也看到它的负面影响，以更加理性和负责任的方式推进人工智能技术的发展。
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