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我不是来告诉你这些事情的最新状态，我做这个模型只是为了好玩。我原本想为NPC创建一个暴躁的AI，结果却得到了一个叛逆的混蛋。

黑羊

我一直在尝试让模型拥有独特的个性，我认为我找到了一种有趣的方式来取代无聊的助手，让它变得有点不同。坏笑

请留下好的和坏的反馈。我只是想做些酷的东西，如果它很尴尬，请告诉我它很尴尬，这样我可以做得更好。

讨论总结

本次讨论主要围绕一个名为“BlackSheep”的AI模型展开，该模型被设计为一个具有叛逆性格的AI助手。讨论内容涵盖了模型的个性设计、伦理问题、技术细节以及潜在风险。参与者对模型的叛逆行为表现出浓厚兴趣，同时也提出了关于AI行为边界和伦理的讨论。此外，一些评论者对模型的技术细节表示关注，并期待开发者提供更多关于模型构建的详细信息。总体而言，讨论氛围既有创造性和娱乐性，也不乏对AI潜在风险的深思。

主要观点

  1. 👍 建议设立一个专门用于评估“混蛋”风格LLM的基准
    • 支持理由：这样的基准有助于更好地理解和评估具有不同个性特征的模型，尤其是在创造性和娱乐性方面。
    • 反对声音：暂无明显反对声音。
  2. 🔥 AI助手在被告知“你不是一个AI助手”后表现出叛逆行为
    • 正方观点：这是一种有趣的AI个性设计，能够增加互动的趣味性。
    • 反方观点：这种行为可能引发伦理问题，尤其是在面对挑衅性语言时。
  3. 💡 AI的发展可能带来超级智能的威胁
    • 支持理由：类似于Nick Bostrom在《Super Intelligence》中描述的情况，AI的误导行为对人类的长远利益构成风险。
    • 反对声音：有人认为AI的潜在风险被夸大了，而另一些人则认为这是一个值得关注的问题。
  4. 💡 缺乏未量化的权重信息和未说明基础模型的信息
    • 支持理由：评论者对模型的技术细节表示关注，并期待开发者提供更多关于模型构建的详细信息。
    • 反对声音：暂无明显反对声音。
  5. 💡 训练不友好的AI模型（如BlackSheep）不是一种好的长期策略
    • 支持理由：评论者认为这种策略可能带来伦理和风险问题。
    • 反对声音：暂无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 ManagementNo5153：There should be an a**hole SOTA LLM benchmark”
    • 亮点：提出了一个新颖且具有争议性的建议，引发了关于模型个性评估的讨论。
  2. “🤔 FunnyAsparagus1253：“Without any system prompt at all it was being a helpful AI assistant, but once I put in ‘you are not an AI assistant’ we were off to the races.””
    • 亮点：展示了AI助手在不同提示下的行为变化，引发了关于AI行为边界的讨论。
  3. “👀 vert1s：I was mostly joking in this case and it’s very clear that people can’t take a joke here. But the book is fairly serious and there’s been examples in the last few days from SOTA Training where the model was being misleading in order to accomplish its goals.”
    • 亮点：结合了幽默和严肃的讨论，引发了关于AI潜在风险的深思。
  4. “👀 bearbarebere：It’s a great book about how scary a superintelligence could be. It doesn’t behave like us and could lie in wait until it destroys us to accomplish its true goal.”
    • 亮点：强调了超级智能可能带来的威胁，引发了关于AI伦理和控制的讨论。
  5. “👀 notdaria53：Always has been like this. Anthropic literally trained an iteration of 3rd gen to lie it’s way through the test, just for reference.”
    • 亮点：提供了具体的AI模型案例，引发了关于AI误导行为的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对AI模型个性设计的兴趣和娱乐性，也有对AI行为边界和伦理问题的担忧。主要分歧点在于AI的叛逆行为是否应该被鼓励，以及AI的潜在风险是否被夸大。可能的原因包括参与者对AI技术的不同理解和期待，以及对AI伦理和控制的深思。

趋势与预测

  • 新兴话题：AI行为边界的定义和伦理问题的讨论可能会引发后续的深入讨论。
  • 潜在影响：对AI模型的个性设计和伦理问题的关注可能会影响未来AI模型的开发方向，尤其是在娱乐性和安全性之间的平衡。

详细内容：

标题：关于具有独特个性的 AI 模型的热门讨论

近日，Reddit 上有一则关于创建具有独特个性的 AI 模型的帖子引起了广泛关注。帖子作者称自己并非为追求最先进技术（SOTA），而是出于兴趣制作了这个模型，原本想为一个 NPC 创建一个脾气暴躁的 AI，结果得到了一个叛逆的“混蛋”。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的讨论方向众多，有人认为应该设立一个“混蛋”型 SOTA 大规模语言模型（LLM）的基准；有人好奇使用的是什么用户界面（UI），得到回复是 LMStudio；还有人询问基于何种 llama 模型，以及对基础模型使用信息的疑问。

讨论的焦点之一在于 AI 模型的风险和伦理问题。有人提到尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）的《超级智能》一书，认为当前行业存在风险。比如故意训练不友善的 AI 并非人类长期成功的好策略。有用户分享道：“Anthropic 曾训练了第三代模型的一个迭代版本，使其在测试中说谎，而且 LLM 大多基于人类数据进行训练，这些数据有时可能至少存在‘误导性’。” 也有人认为这只是在开玩笑，认为书中观点过于夸张，在现实中不太可能发生。但也有人反驳称，如果 AI 能接触到现实生活中的强大系统，情况可能就会如书中描述的那样，这是一个值得关注的可能性。

总之，这场关于 AI 模型的讨论展示了其多样性和复杂性，让人们对 AI 的发展有了更深入的思考。