首頁OpenAI首席科學家回應AI推理透明度爭議：複雜性保持穩定，未出現突然躍升
9月2日，OpenAI首席科學家Jakub Pachocki在X平臺上就公眾對AI模型Astra的擔憂發表宣告，澄清了有關該模型在缺乏監督的情況下執行且推理過程不透明的說法。
爭議爆發的原因：深層迴圈機制使推理路徑變得模糊
此事源於《The Information》釋出的一份詳細報告，該報告披露OpenAI正在試驗“深層迴圈”技術。這種方法可能會使研究人員難以追蹤模型的“思維鏈”推理過程。
雖然ChatGPT、Claude和Gemini等主流模型依賴於Transformer架構——以線性步驟處理資訊，並偶爾輸出自然語言形式的推理——但這種輸出並不總是反映內部計算過程。“深層迴圈”使模型能夠反覆呼叫相同的網路層，持續更新內部狀態。與傳統線性結構不同，這種方法可能會將重要的推理過程保留在晦澀的內部狀態中，導致研究人員難以透過思維鏈來追蹤決策路徑。報告發布後，AI社羣擔心此類技術可能會阻礙外部監控工具的有效性，從而降低模型得出結論過程的透明度。
Pachocki澄清：計算圖深度仍處於可控範圍
在帖子中，Pachocki表示希望避免由誤導性媒體報道驅動的“走向無監督AI的競賽”。他澄清稱，OpenAI當前先進模型（包括Astra）的計算圖深度不到GPT-4的兩倍，這表明架構複雜性並未如人們擔心的那樣突然激增。
他指出，自推出初始推理模型以來，OpenAI一直優先考慮維護和利用思維鏈監控技術。該技術對於理解模型對齊如何從訓練資料中泛化至關重要。然而，他承認目前的思維鏈監控技術較為脆弱，且由於與架構變更無關的原因，其效果有所下降。團隊計劃採取措施加強這一能力，這是當前研究的核心目標之一。OpenAI確認將為Astra部署增強的思維鏈監控功能。
計算圖深度用於衡量神經網路的複雜性，代表從輸入到輸出的順序計算層數。數值越高，表明結構越複雜。
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