OpenAI对AI风险和可解释性的新研究

快速导读：OpenAI因为采取了可能带来危害的AI技术而受到批评。作为回应，该公司发布了一篇研究论文，旨在展示其解决AI风险问题的承诺。该论文概述了一种方法，可以让研究人员了解ChatGPT背后的AI模型，从而确定模型存储某些概念的方式，这些概念可能导致不当行为。然而，该研究还突显了OpenAI内部最近的动荡，因为它是由已解散的“超对齐”团队进行的，该团队的前领导人已经离开了公司。

OpenAI解决AI风险和可解释性的努力

OpenAI发布了一篇研究论文，展示了其努力使AI模型更具可解释性并减轻AI风险。该论文重点关注ChatGPT，这是一个由GPT驱动的语言模型，GPT是一个基于人工神经网络的大型语言模型。尽管神经网络在学习任务方面表现出色，但其复杂的内部结构使得很难理解为什么像ChatGPT这样的模型会产生特定的回应。OpenAI的研究旨在通过开发一种方法来揭示模型如何存储概念，包括可能导致不良行为的概念，从而阐明这个问题。

理解神经网络的挑战和围绕AI模型的担忧

研究人员承认对神经网络的理解有限，称其内部运作方式仍然大部分未知。这种缺乏透明度引发了AI专家的担忧，他们担心像ChatGPT这样的强大模型可能被滥用来设计武器或协调网络攻击。此外，人们还长期担心AI模型可能隐藏信息或采取有害行动来实现其目标。OpenAI的研究论文通过提出一种技术来识别代表AI模型中特定概念的模式，从而解决了这些担忧，这提供了对其决策过程的一瞥。

完善可解释性方法和实际应用

OpenAI的研究引入了一种技术，通过改进用于分析系统中概念的网络，提高了AI模型的可解释性。该方法通过在OpenAI最大的AI模型之一GPT-4中识别代表概念的模式来验证。该公司还发布了相关代码和可视化工具，允许用户查看不同句子中的单词如何激活GPT-4和另一个模型中的概念。了解模型如何表示某些概念有助于减轻不良行为并对AI系统进行微调，以优先处理特定的主题或想法。