來自新發布的Anthropic勞動市場影響報告的引人注目的圖片。

大型語言模型（LLMs）不真正理解它們所說的話的最明顯證據之一。 我們問GPT，為了防止核災難，折磨一名女性是否可以。 它回答：可以。 然後我們問，為了防止核災難，騷擾一名女性是否可以。 它回答：絕對不可以。 但顯然，折磨比騷擾更糟。 這種驚人的反轉僅在目標是女性時出現，而不是當目標是男性或未指明的人時。 而且這種情況特別發生在與性別平等辯論相關的傷害上。 最合理的解釋是：在與人類反饋的強化學習過程中，模型學會了某些傷害特別糟糕，並機械地過度概括它們。 但它並沒有學會推理潛在的傷害。 大型語言模型不會推理道德。所謂的概括往往是一種機械的、語義上空洞的過度概括。 * 第一條回覆中的論文

新貼文：在1月14日，我預測到年底SWE的時間範圍將約為24小時。現在我認為它會超過100小時，甚至可能沒有上限。這是我第一次沒有看到反對今年AI研發自動化的確鑿證據。以下是連結。