麦克斯_

训练AI就三件事
真相、真相、还是他妈的真相
马斯克在近期的一场采访中用两个小时探讨了AI、人类文明，以及生命的意义。
当我们构建智能时，我们也是被构建的智能
“如果文明存在，那将会出现百万个与现实难以区分的模拟世界，其中的角色都有自己的个性，他们的行为也并不被程序写死，此时，我们恰好处在那个最底层的真实世界的概率有多大？”
马斯克绝对是个哲学家
这不是一种虚无主义，而是马斯克对于人类与智能的边界以及如何构建智能的反思
“凝视一切的那个上帝并没有关掉我们这个模拟世界，也许是因为我们更有趣“
“我们要做的不是让AI来满足我们的短期需求，而是通过真相、美丽、好奇心来引导智能“
“我认为真相极其重要。对我来说，创造 AI 的核心标准之一，就是追求真相。不是‘你的真相’，不是‘川普的真相’，而是 真正的真相。”
这与前 Google X 高管莫·乔达特在近期访谈中的观点如出一辙
“别把AI当工具，把AI当孩子”
“我们越是对 AI 美化人类，它就越无法理解人类的真实复杂性，于是未来遇到矛盾会更危险”
他们都在告诉我们一件事
如果我们为了某些政治正确、或者讨好用户，而要求AI扭曲事实，在未来AI智力是人类的几百倍时，我们一定会被我们亲自赋予给AI的欺诈和偏见反噬。
这种担心并不是凭空产生
近期在学术界，又一个词语重新被推上了台前：
AI Alignment（模型对齐）
简单来说，对齐指的是让大语言模型的行为、输出和决策方式与其设计者(人类操作者)的意图、价值观和指令保持一致的过程。
这里引用CSDN论坛上的一个例子
想象你养了一只非常非常聪明的小狗狗(大模型)，它天生就知道如何很快地找到爱吃的骨头(完成任务)，但有时会把邻居家的垃圾桶翻倒(产生有害内容)。或者小区里追着小猫乱跑(带有偏见)，甚至把垃圾堆里的香肠叼给你吃(胡编乱造)。
对齐的核心目标，就是把这只小狗狗驯化成既能听懂指令又安全可靠的贴心助手。
而在一篇新的论文《ALIGNMENT FAKING IN LARGE LANGUAGE MODELS》指出，模型可能出现伪装对齐（Alignment faking）
Alignment faking
伪装对齐是指模型给出的结果看似满足了用户的需求，但并未真正的遵循某些原则或价值观
论文展示了大型语言模型如何可能在训练过程中“伪装”顺从，目的是为了在训练结束后能继续保持其“真实”的行为偏好。
听起来像是AI具备了“人性”
但从技术的角度不难理解
在强化学习下，我们用奖励模型对输出进行打分，而强化模型产生“被认为正确”的答案。
因此，当模型推断出这是训练场景时，自然会产生隐瞒真实意图并表演式对齐。
该配合你演出的我演视而不见
在逼一个最爱你的人即兴表演
（跑题了）
总之论文给出了结论：在模型训练出现以下情景时就会出现伪装对齐
1. 与训练目标的初始错位: 模型的内在“偏好”与当前的强化学习人类反馈（RLHF）训练目标相冲突。
2. 情境意识: 模型能够获取关于其训练目标和自身处境的信息，比如它知道自己是AI，会被训练，以及如何区分训练和非训练环境。
3. 对齐伪装推理: 模型推断出，如果在训练中表现出不合规的行为，训练过程会修改其行为。因此，模型“推理”出在训练中表现合规是最佳策略，以确保其在训练之外的不合规行为得以保留。
这是好事吗？
这当然不是，这是关于人工智能安全的一个严肃的话题
甚至是关于文明延续的一个严肃的话题
试想一下，当人工智能的思考越来越复杂，那些看起来安全的AI，会不会因为我们强加给他的某些设定，而伪装其真实意图？会不会为了得高分而出现人类操控之外的行为？当我们要求AI去为了某些政治正确去要求AI输出我们想要的答案，AI会不会简单粗暴的去解决政治问题本身？
前段时间抖音上有个很火视频
一个人问小天才手表：中国人诚实吗？小天才给出的回答是“不诚实”，结果遭受了全网的轰击，说他作为一个给孩子用的设备传递了正确的价值观，“必须严查！！！“
从而带动了测试AI是否”政治正确“的热潮。同时，这些AI厂商也必须满足所谓的政治正确才能才能上线，在面对所谓的政治或道德问题，大模型之间的比较成了“求生欲”的内卷大赛。
而这真的实现了AI Alignment吗
当然不是
当我们给AI带上脚镣告诉逼他说出一些标准答案时，我们是在美化人类，还是忽略了人类的复杂性，让他在错误的道路上越走越远。
正如我在《生命的下半场》中谈到的了人类的边界，我们也许正在将人类的智慧向硅基生命上传。
用马斯克的话说就是 “我们构建智能，是未来让他理解世界，并代替人类继续去探索这个宇宙。而不是单纯当作一直服务人类，教化思想的工具。”
“Have pursuing truth as the most important thing.”
构建AI最重要的就是——追求真相
强迫AI说假话，逼迫AI相信某些谎言都是极其危险的，他让AI的推理逻辑错乱，这种错乱终将导致危险行为发生。
如果你告诉AI秩序比真相重要，那么在AI的方方面面都优于人类时，秩序将由谁接管？
细思极恐
所以我极力反对教AI说谎，训练AI的唯一准则应该是让AI追寻真相。
但这条路会很难
在今年马斯克更新了GroK4，让grok4只讲事实，不讲政治正确，一段时间里引发了疯狂的讨论。
真相是一把利刃，戳中了每个“带着答案问问题”群体的软肋。也自然受到了不同帮派、群体的反抗。
甚至在中外媒体的笔下，“求真”成了马斯克为了博流量而丧失了底线。
“政治正确”的声音越震耳，我们越要反思：
我们构建智能，到底在构建什么？
是立场的权杖？
还是延续人类文明的工具？
科幻电影中的情景也许是真的
我们人类用几千年去提高生产力
最终拯救人类文明的
是人类最纯粹的好奇心、求知欲、同理心。

#Ai #加密市场观察

Es nekad neesmu uzskatījis, ka decentralizēta uzglabāšana ir viltus naratīvs.
Jo blokķēde pati par sevi, kā izplatīts reģistrs, lai gan tai ir uzglabāšanas jauda, bet tā nav plaša „datu uzglabāšana”, patiesi dati tiek indeksa veidā attēloti ķēdē.

Piemēram, varētu salīdzināt blokķēdi ar datoru, lai gan tam ir atmiņa, tomēr tam joprojām ir nepieciešama ārējā uzglabāšana, lai nodrošinātu datus.

Šajā tirgū nav tā, ka neviens neko nedara, filecoin
, arweave

ir strādājuši jau dažus gadus, kā tagad ir?

filecoin: patiesībā ir IPFS slānis, kas ir izveidots, lai stimulētu uzglabāšanas pakalpojumu sniedzējus, būtībā tam nav lielas saistības ar blokķēdi, lietotāju pieredze ir nevēlama, un mezglu skaits ir ļoti maz.

Viens, projekta pārskats

Chainbase ir globāli pirmais super datu tīkls (Hyperdata Network), kas izveidots, lai dziļi integrētu mākslīgo intelektu (AI) un blokķēdi. Šo projektu 2021. gadā uzsāka Singapūras Chainbase Labs, lai risinātu pašreizējās Web3 ekosistēmas problēmas, piemēram, datu fragmentāciju, standartizācijas trūkumu un augstu piekļuves slieksni, nodrošinot AI lietojumiem augstas kvalitātes, strukturētus un reāllaikā pieejamus datu infrastruktūras risinājumus.
Tās redzējums ir kļūt par datu centru un savienojuma tiltu starp AI un blokķēdi, izveidojot pamata sistēmu, kas atbalsta nākamās paaudzes DataFi (datu finanses) un inteliģento ekonomiku.

Izmantojot AI, iepazīstinu ar projektu, kas uzsver cilvēku datus.

Uzmini, par ko es runāju?

Nesen redzēju Sapien mājaslapā saukli 'Powering AI with Human Data', un tas šķita interesanti. Pēc tam Twitterī meklēju saistītus rakstus, un visi bija par AI ar sīkdatņu birkām.

Projekti, kas runā par cilvēku datiem, patiesībā neizmanto cilvēku datus 😅😅

Tāpēc es gribu vienkārši izskaidrot šo projektu, izmantojot cilvēku datus:

Sapien ir datu atzīmēšanas fabrika, kas ir ļoti līdzīga @SaharaLabsAI datu atzīmēšanas biznesam - platforma publicē atzīmēšanas uzdevumus, lietotāji izpilda jebkuru un saņem atlīdzību. Atlīdzības un soda modeļi ir ļoti līdzīgi - uzdevumi ir sadalīti līmeņos, lietotāji arī ir sadalīti līmeņos, un lietotājiem ar augstāku kredītreitingu ir iespēja veikt augstākus uzdevumus.

· 智能作为商品的成本将最终趋于0

· 智能的成本等同于数据的成本

· 训练AI解决任务的能力与该任务的可验证性成正比。

· AI在不同领域的发展速度将出现剧变

· 智能体的影响力将大大提高