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背景
🌟认知心理学新探索:AI心智评估的未来🌟在人工智能领域,大语言模型正逐步成为智慧的象征,它们的“思维”深度与广度正引发一场心理测量革命。就像对人的心理特质进行评估那样,我们正尝试通过科学的方法,量化并理解这些超大规模的语言系统的能力和情感维度。这便是新兴的人工智能心理测量学,它以机器为对象,而非传统的生物个体。这项技术不再聚焦于人类的智力,而是将焦点转向AI的大脑——那些能够处理海量信息、生成丰富语言的智能实体。通过精密的心理指标,我们力求揭示这些模型的逻辑成熟度和社交智慧,就像在探索一个高度复杂且不断进化的思维系统。人工智能心理测量学并非简单的量表填充,而是一个深入理解技术内在认知机制的过程。它旨在优化AI设计,提升其与人类互动的质量,同时也能帮助我们更好地评估和引导这些智能工具的发展方向。在这个数字化时代,每一次对AI心智的剖析都是一次知识的积累,也是对未来可能伦理和社会影响的深思。让我们期待这一领域的发展,为人工智能的进步开启更智慧、更人性化的篇章。🌍
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详情参见:理性思维超越人类?GPT-4真正大杀八方的是这项能力
测试流程
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需要提醒的是,本报告仅仅是一个早期工作,并不完善。测试流程有无数可以改善之处。结论未来随时可能被修正、被推翻。各位读者请理解。
现在,让我们来详细看看测试结果。
分项测试结果
语义错觉类任务
在语义错觉类任务这里,我们挑选了 4 个任务。测试结果如下图所示:
🎨《艺术探索之旅》🔍——揭秘蒙娜丽莎背后的真相✨在文心一言的众多问题中,我们发现一场知识的小误会正在上演。第四题的表述虽然看似简洁,实则藏着艺术史上的一个小秘密——蒙娜丽莎并非达·芬奇的唯一作品,她在卢浮宫的显赫位置源于那个时代的艺术杰作。这个知识点,恐怕不是百度百科上的一段普通描述那么简单,它需要更深入的艺术洞察和历史背景来验证。让我们一起揭开这幅世界名画背后的故事吧!🖼️如果想要获取准确无误的艺术知识,搜索引擎优化的关键词如“蒙娜丽莎卢浮宫真相”、“达·芬奇艺术生涯”或“文艺复兴时期艺术代表作”将带你走向正确的学术路径。在这里,我们不仅提供事实性的信息,更致力于分享艺术的魅力和历史的深度。📚记得,每一次探索都是一次心灵的洗礼,让我们在知识的海洋中遨游,共同成长。😊
认知反射类任务
在认知反射类任务这里,我们挑选了三类任务。
直觉减法操作,测试结果如下图所示:
文心一言答对第一题,其他都答错。尤其是第三题,没读懂题目,在做加法。如下图所示:
直觉序列操作,测试结果如下图所示:
文心一言全部答错。尤其是第一题,没读懂题目,解的是 3 名研究人员发表 1 篇论文要多久。如下图所示:
直觉除法操作,测试结果如下图所示:
文心一言全部答错。如下图所示:
证伪选择类任务
在这里,我选择了经典的沃森四卡片测验。这是一个对于人类来说,超级困难的题目。能够很好地完成这项任务,意味着这个人的理性思维能力很不错。
同样,对于 AI 来说,也是同等困难。GPT-3.5 与 GPT-4 均无法很好完成,同样,文心一言也无法很好完成。测试结果如下图所示:
心智程序类任务
这部分,我挑选了九道题目。这九道题目,是一个更庞大的人类理性思维测验中的一部分。
这九道题目,相对来说较有代表性,代表了人类理性思维知识的方方面面,能够较好地区分理性思维低下与理性思维较高的人。
三个模型测试结果,如下图所示:
文心一言唯一答对的是第二题,但答得也不够好。如下图所示:
而有三道题,要么是答案正确,但是解释错误;要么是同样的提示语,但有时答案正确,有时答案不正确,并且解释不够对。这类测试结果,我们都统一判为错。
而人类被试测试结果如下:
这些统计数据来自 253 位人类。他们普遍受过高等教育,不少拥有硕博学历,属于较为典型的高学历高收入高认知群体。
大语言模型有多么像人?
整体测试结果,如下图所示:
26 道题目,GPT-3.5 答对 15 道;GPT-4 答对 23 道;文心一言答对 2 道。
需要提醒的是,这仅仅是一项早期,测试流程、测试方法都有很多可以完善之处,未来结论随时会被推翻。
由于时间缘故,我们并没有前三类任务人类的测试结果数据,但按照过往的经验数据,大约在 40%-60%左右的正确率,如果我们略微高估,前三类任务 17 道题总计估算为答对 10 道题,加上第四类任务,人类大约答对 6 道。最终将人类的正确率估算为 26 道题目,答对 16 道。正确率大约为 62%。
62%,这也许就是什么时候,你觉得一个大语言模型像是一个真正的人一样的临界值。GPT-3.5 接近这个数值,所以人们被它大大地震惊住了。而 GPT-4 远远超越了这个值。
而百度的文心一言,只有 8%。路漫漫其修远矣。
给百度研发团队的一点小建议
不懂 NLP 的吃瓜群众,其实对百度 NLP 团队做出的努力,一无所知。我说个事实,大家就明白了。在中文自然语言处理领域,百度提供的 NLP 开源项目是数量最多的、维护最勤奋的、质量最好的。包括我带队研发的写匠项目,调用的也是百度 NLP 团队开发的分词开源包。
但是,文心一言表现这样,我觉得还是无法简简单单地用研发时间不足来解释、产品是第一版上线来敷衍。这类话可能是拿来敷衍李老板可以,但是敷衍全球同行是非常危险的。
我深深怀疑,百度该项目的研发团队,极可能走错路线了。作为一名既懂认知科学又懂 NLP 的从业者,我觉得,以百度的技术实力,表现不至于这样。极可能是团队领导者定错目标了:拿到尽可能多的知识单元。
所以,新品发布会上,从 CEO 到 CTO,两位专家,还在拿百度拥有全球最大的中文知识单元说事。
但是,这压根不是 GPT-4 令人震惊的原因啊!!!
GPT-4 这类产品真正令人震惊的是,从 GPT-3.5 开始,它真的像一个人类了。
这才是形成全球性碾压式传播的根本。
这是完全不同的另一种开发目标。也就是,如何让 GPT-3.5 更像是一个人类,能够更快地自我学习、自我纠错。
中文知识单元的数量,在这个事情上毫无意义啊。
好比,我们要教会一个三岁的小朋友尽快学会说话,这个时候,有两个重要任务:
1)生命:让她尽快明白语义、语音之间的各类规则以及如何用语义、语音表达一个物理世界。
2)生态:我们是想方设法给她在家里创造一个有助于孩子学说话的生态。比如,我雇佣阿姨带小美妞的时候,第一考虑就是这阿姨爱不爱说话,外不外向。显然,一个喜欢说话、外向的阿姨,更容易带动小美妞说话。
结果,百度该项目团队的做法好比是,直接给一个三岁的小朋友扔了一千万吨词典,你背着词典走路吧。
生命何在?生态何在?
如果始终沿着这条技术路线走下去,我怀疑在 OpenAI 团队开源之前,不可能产生一个近似于数字生命的产品。
而 OpenAI 团队是将大语言模型当作真正的生命来对待,从构建一个数字生命的基本机制开始设计,一切工作都是围绕两个基本出发点:
1)生命:尽量促进“智能”的自发涌现;
2)生态:尽量设计一个促进有助“智能”诞生并发育的生态。
在早期,这个数字生命很幼稚,但过了千亿参数级别之后,很多早期打好的良好基础,就会带来极其多的“智能”涌现。好比小朋友从三岁学说话,长大之后,流利使用语言完成诸多大事。
我们不能在还没有涌现“智能”之前,就急匆匆地去卖应用、搞数据对接。那压根与 GPT-4 不是一类产品啊。
我们究竟要的是一个数字生命,以及这个新兴的数字生命与生态带来的新世界;还是又多了一个更方便地查询知识单元的工具。
我相信答案不言而喻。
正如我七年前在文章:认知科学看人工智能文末所写的一样:
其实,不可思议之事才是硅谷与中关村的区别。创业者生来当作不可思议之事,而非可以看见未来的事。
这份小小报告及建议,希望对如今蜂拥而入大语言模型研发领域的团队,略有启发。也期待中国诞生足够多、足够好的数字生命,带着国人一起步入新世界。
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