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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。
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