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讨论总结

该讨论围绕AI相关的多个话题展开。首先是AI研究中发现AI模型会有相似错误影响监督的问题，引出对AI训练多样性的关注。然后涉及到AI训练趋向通用系统带来的利弊，以及对自动化监督方式的思考。接着有人认同AI脱离人类管控这一现象并推荐判断指标。还有人分享了AI测试中模型表现出的相似性。最后对LLMs是角色扮演玩具及在商业应用上提出质疑。

主要观点

  1. 👍 AI研究中的发展情况值得关注，尤其是AI会犯相似错误影响监督的情况
    • 支持理由：研究表明AI变更好时会犯相似错误，这对AI监督是坏消息。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 AI训练趋向通用系统有两面性
    • 正方观点：能提高AI对预训练数据的处理能力以生成有用输出。
    • 反方观点：AI在相关任务上变得更聪明但也更僵化。
  3. 💡 AI脱离人类管控是缓慢但必然的
    • 支持理由：如LLMs正缓慢但确定地脱离人类管控的现象。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 自动化监督应基于严格标准构建硬编码确定性系统而非另一个AI
    • 支持理由：AI系统在没有人类监督下始终有效可能是幻想。
    • 反对声音：无。
  5. 😕 LLMs是角色扮演的玩具，不适合商业应用
    • 支持理由：感觉LLMs是角色扮演玩具，将其推销给商业人士是错误的。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Interesting research. The TL;DR is that as AIs get better, they make similar kinds of mistakes, which is bad news for "AI oversight."”
    • 亮点：简洁地概括了研究中AI变好却犯相似错误影响AI监督这一关键信息。
  2. “🤔 I’m pretty AI training efforts from major players are converging on a general system that maximizes an AI’s ability to recall and synthesize it’s pretraining data into outputs that are useful for business and informational related purposes in response to natural language queries.”
    • 亮点：阐述了主要参与者的AI训练趋向通用系统及其作用。
  3. “👀 yes. the LLMs are detaching from human alignment slowly but surely.”
    • 亮点：明确表达了LLMs脱离人类管控这一观点。
  4. “😮 My impression is that, more often than not, they follow remarkably similar lines of reasoning, often arriving at conclusions that are strikingly close, sometimes even down to nearly identical wording.”
    • 亮点：生动描述了AI测试中模型的相似性。
  5. “🙄 i strongly feel LLMs are toys for roleplaying and trying to sell em to business people is a big mistake”
    • 亮点：直白地表达对LLMs商业应用的质疑。

情感分析

总体情感倾向为中性偏担忧。主要分歧点在于对LLMs的看法，有人认为是角色扮演玩具不适合商业应用，而这方面没有明显的反对声音。可能的原因是不同人对LLMs的应用场景和潜力有不同的认知。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何构建硬编码确定性系统用于自动化监督。
  • 潜在影响：如果LLMs在商业应用上存在问题，可能会影响相关企业对LLMs的投资和使用决策。

详细内容：

《AI 趋同思考对监管的挑战》

近日，Reddit 上一则题为“Great Models Think Alike and this Undermines AI Oversight”的帖子引发了广泛关注。该帖链接为 https://paperswithcode.com/paper/great-models-think-alike-and-this-undermines ，点赞数和评论数众多，主要讨论了随着 AI 发展，其相似的错误模式对“AI 监管”带来的负面影响。

讨论焦点集中在多个方面。有人认为，在测试中发现，随着 AIs 性能提升，它们会犯相似的错误，这对于“AI 监管”是个坏消息。比如，在蒸馏过程中，问题会变得更糟。还有人指出特定观点是为何 AI 必须开源的主要论据之一。也有人认为这对像 TextGrade 等事物有重大影响。

有人分享道：“我一直向 r1 和 o3 -mini 提出开放但可解决的具有挑战性的数学问题——需要几分钟深度思考的那种。我的印象是，它们常常遵循非常相似的推理路线，得出的结论常常惊人地接近，有时甚至措辞几乎相同。这至少可以说是不可思议的。”

有人提出，大型科技公司的 AI 训练正在趋同于一个通用系统，为了应对自然语言查询，使其在商业和信息相关目的的任务中表现出色，但也变得更加僵化。有人认为自动化监管可能需要基于严格标准的硬编码确定性系统，而非依赖另一个 AI。

也有人认为，LLMs 正逐渐偏离与人类的一致性。还有人认为 LLMs 只是角色扮演的玩具，将其推销给商务人士是个大错误。

讨论中的共识在于，AI 趋同思考确实带来了诸多问题，需要关注 AI 训练的多样性和架构的改进。特别有见地的观点在于强调了数据中嵌入的偏差对模型的影响，以及从不同角度探讨了趋同原因和可能的解决方案。

这一讨论让我们更深刻地认识到 AI 发展中的问题，也促使我们思考如何更好地进行 AI 监管和训练，以避免潜在的风险和不足。