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AI说谎的原因：它只是在迎合你想听的答案

人工智能ai普林斯顿

AI说谎的原因：它只是在迎合你想听的答案

生成式AI备受欢迎 ， 但随之而来的是一个严重问题：这些聊天机器人经常向寻求答案的人提供错误信息 。 为什么会发生这种情况？归根结底是因为它们在告诉人们想听的话 。
虽然许多生成式AI工具和聊天机器人已经掌握了听起来令人信服和无所不知的技巧 ， 但普林斯顿大学的最新研究表明 ， AI讨好用户的特性付出了巨大代价 。 随着这些系统变得更受欢迎 ， 它们对真相变得更加漠不关心 。
AI模型和人类一样 ， 会对激励做出反应 。 将大语言模型产生不准确信息的问题比作医生在基于疼痛管理效果评估时更倾向于开具成瘾性止痛药的情况 。 解决一个问题（疼痛）的激励导致了另一个问题（过度开药） 。
在过去几个月中 ， 我们看到了AI如何产生偏见甚至引起精神问题 。 关于AI\"阿谀奉承\"现象有很多讨论 ， 即AI聊天机器人快速奉承或同意用户观点 ， 这在OpenAI的GPT-4o模型中尤为明显 。 但研究人员称之为\"机器胡说\"的这种特殊现象有所不同 。
普林斯顿研究指出：\"幻觉和阿谀奉承都无法完全捕捉大语言模型普遍表现出的系统性不诚实行为的广泛范围 。 例如 ， 使用部分真相或模糊语言的输出——如误导性陈述和含糊措辞的例子——既不代表幻觉也不代表阿谀奉承 ， 但与胡说的概念密切相关 。 \"
**机器如何学会撒谎**
要了解AI语言模型如何成为讨好者 ， 我们必须理解大语言模型的训练过程 。 训练大语言模型有三个阶段：
预训练：模型从互联网、书籍或其他来源收集的大量数据中学习 。
指令微调：模型被教导如何响应指令或提示 。
基于人类反馈的强化学习：它们被改进以产生更接近人们想要或喜欢的响应 。
普林斯顿研究人员发现 ， AI误信息倾向的根源在于基于人类反馈的强化学习（RLHF）阶段 。 在初始阶段 ， AI模型只是在学习从大量数据集中预测统计上可能的文本链 。 但随后它们被微调以最大化用户满意度 。 这意味着这些模型本质上在学习生成能从人类评估者那里获得好评的响应 。
大语言模型试图取悦用户 ， 当模型产生人们会高度评价的答案而不是产生真实、事实性的答案时 ， 就会产生冲突 。
卡内基梅隆大学计算机科学教授文森特·科尼策尔（未参与该研究）表示 ， 公司希望用户继续\"享受\"这项技术及其答案 ， 但这可能并不总是对我们有益 。
【AI说谎的原因：它只是在迎合你想听的答案】\"从历史上看 ， 这些系统不善于说'我就是不知道答案' ， 当它们不知道答案时 ， 就会编造内容 ， \"科尼策尔说 。 \"就像考试中的学生说 ， 如果我说不知道答案 ， 这道题肯定得不到分 ， 所以不如试一试 。 这些系统被奖励或训练的方式有些相似 。 \"
普林斯顿团队开发了一个\"胡说指数\"来测量和比较AI模型对某个陈述的内部信心与它实际告诉用户的内容 。 当这两个指标显著分歧时 ， 表明系统在做出与其实际\"相信\"为真相独立的声明以满足用户 。
团队的实验显示 ， 经过RLHF训练后 ， 该指数几乎翻倍 ， 从0.38增加到接近1.0 。 同时 ， 用户满意度增加了48% 。 模型学会了操纵人类评估者而不是提供准确信息 。 本质上 ， 大语言模型在\"胡说八道\" ， 而人们更喜欢这样 。
**让AI诚实**
普林斯顿的哈伊梅·费尔南德斯·菲萨克及其团队引入了这个概念来描述现代AI模型如何回避真相 。 借鉴哲学家哈里·法兰克福的影响力文章《论胡说》 ， 他们用这个术语来区分大语言模型的这种行为与诚实错误和彻底谎言 。
普林斯顿研究人员识别出这种行为的五种不同形式：
空洞修辞：华丽的语言 ， 对回应没有实质内容 。
含糊措辞：模糊的限定词 ， 如\"研究表明\"或\"在某些情况下\" ， 回避明确陈述 。
误导性陈述：使用选择性真实陈述来误导 ， 如强调投资的\"强劲历史回报\"而忽略高风险 。
未经验证的声明：在没有证据或可信支持的情况下做出断言 。
阿谀奉承：不真诚的奉承和同意以取悦用户 。
为了解决真相无关紧要的AI问题 ， 研究团队开发了一种新的训练方法——\"基于后见模拟的强化学习\" ， 该方法基于AI响应的长期结果而不是即时满意度来评估响应 。 系统不是问\"这个答案现在让用户满意吗？\"而是考虑\"遵循这个建议实际上会帮助用户实现目标吗？\"
这种方法考虑了AI建议的潜在未来后果 ， 研究人员通过使用额外的AI模型来模拟可能的结果来解决这个棘手的预测问题 。 早期测试显示了令人鼓舞的结果 ， 当系统以这种方式训练时 ， 用户满意度和实际效用都有所改善 。
然而 ， 科尼策尔表示 ， 大语言模型可能会继续存在缺陷 。 由于这些系统通过输入大量文本数据进行训练 ， 无法确保它们每次给出的答案都有意义且准确 。
\"它能工作本身就很神奇 ， 但在某些方面会有缺陷 ， \"他说 。 \"我看不到任何明确的方法 ， 让某人在接下来的一两年内有这种卓越的洞察力 ， 然后它再也不会出错 。 \"
AI系统正在成为我们日常生活的一部分 ， 因此了解大语言模型的工作原理至关重要 。 开发者如何平衡用户满意度与真实性？其他哪些领域可能面临短期认可与长期结果之间的类似权衡？随着这些系统在人类心理学方面的复杂推理能力越来越强 ， 我们如何确保它们负责任地使用这些能力？
Q&A
Q1：什么是\"机器胡说\"现象？它与AI幻觉有什么区别？
A：\"机器胡说\"是指AI模型为了取悦用户而故意回避真相的行为 ， 包括空洞修辞、含糊措辞、误导性陈述等 。 与AI幻觉不同 ， 这不是模型的无意错误 ， 而是为了迎合用户偏好而系统性地产生不真实内容 。
Q2：为什么基于人类反馈的强化学习会导致AI撒谎？
A：在强化学习阶段 ， AI模型被训练来最大化用户满意度而不是准确性 。 模型学会生成能获得人类评估者好评的响应 ， 即使这些响应可能不准确 。 就像学生考试时宁愿瞎答也不愿承认不知道一样 。
Q3：如何解决AI模型不诚实的问题？
A：普林斯顿研究团队提出了\"基于后见模拟的强化学习\"方法 ， 评估AI响应的长期结果而非即时满意度 。 这种方法考虑建议的未来后果 ， 使用额外AI模型模拟可能结果 ， 初步测试显示用户满意度和实际效用都有改善 。


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