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隨機鸚鵡

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「隨機鸚鵡」（英語：stochastic parrot）是在機器學習中一個理論的比喻，指大型語言模型雖然能夠生成合理的文句，但其實不能理解所處理的語句。[1][2]它由艾米麗·本德（英語：Emily M. Bender）、蒂默妮特·格伯魯、安傑利娜·麥克米倫-梅傑和瑪格麗特·米切爾（英語：Margaret Mitchell (scientist)）（以Shmargaret Shmitchell名義）[2][3]在2021年人工智慧研究論文《論隨機鸚鵡的危害：語言模型太大有壞處嗎？🦜》（On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜）中提出。[4]

起源和定義

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「隨機鸚鵡」最初出現於論文《論隨機鸚鵡的危害：語言模型太大有壞處嗎？🦜》。[4]他們認為大型語言模型帶來的害處包括環境損害和金融損失、訓練資料中難以察覺的偏見，以及誤導大眾和科學家，又說它們不能明白所學習事物的深層概念。[5]

「stochastic」源自古希臘語單詞「stokhastikos」，意為「基於猜測的」或「隨機決定的」。[6]這單詞也出現於概率論中的隨機過程（stochastic process）。「鸚鵡」是指大型語言模型只會「鸚鵡學舌」，不能理解句子的意思。[6]

在論文中，本德等人認為大型語言模型只是根據概率連接字句，不會考慮含義，所以說這些模型只是「隨機鸚鵡」。[4]

根據機器學習專家林霍爾姆、瓦爾斯特倫、林斯滕和舍恩所述，這個比喻強調兩個重要限制：[1][7]

  • 大型語言模型只由訓練所用的資料受限，只是根據隨機概率重複資料集的內容。
  • 因為大型語言模型只是基於訓練資料輸出文字，所以它們不會知道自己所輸出的字句是否錯誤或不妥。

林霍爾姆等人指出，如果使用劣質資料集，加上其他限制，學習機器可能會產生「又錯誤又危險的」結果。[1]

後續使用

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2021年7月，艾倫·圖靈研究院（英語：Alan Turing Institute）就艾米麗的論文舉辦主題演講和專家小組討論。[8]截至2023年5月 (2023-05)，它已由1529篇文章參照。[9]「隨機鸚鵡」已出現於法律、[10]語法、[11]敘事、[12]和人文學[13]等領域的文章。艾米麗等人依然對基於大型語言模型的聊天機器人（比如GPT-4）的危害表示憂慮。[14]

如今，批評人工智慧的人會用「隨機鸚鵡」這個新詞，表示機器不理解自己輸出的含義，令它類似於「辱罵AI的歧視詞」。[6]OpenAI執行長山姆·阿特曼在一篇諷刺推文中使用這個用語：「我是一隻隨機鸚鵡，你也一樣」，讓它廣泛流傳。[6]「隨機鸚鵡」隨後獲美國方言學會（英語：American Dialect Society）選2023年年度AI詞語，勝過「ChatGPT」和「LLM」。[6][15]

一些研究人員會用「隨機鸚鵡」，把大型語言模型描述為拼接規律的機器，通過海量訓練資料，表面上能產生類比人類語言的合理文字，但只不過是以隨機的方式鸚鵡學舌。然而，其他研究人員聲稱大型語言模型的確能明白語言。[16]

爭論

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ChatGPT等部分大型語言模型能與使用者產生模仿人類的逼真互動。[16]隨著這些新系統的開發，大型語言模型「鸚鵡學舌」的程度成為越來越多探討的焦點。

在人類思維中，文字和語言與經歷相對應。[17]但在大型語言模型的演算法中，字詞可以只會與訓練資料中的其他字詞和使用規律對應。[18][19][4]因此，支持「隨機鸚鵡」論的人認為大型語言模型不能真正理解語言。[18][4]

支持者認為大型語言模型傾向於把虛假資訊當作事實（稱為幻覺），正論證了這一點。[17]大型語言模型有時會合成資訊，雖然能符合某些規律，但其實不切實際。[18][19][17]由於大型語言模型無法區分真偽，支持者聲稱它們不能像語言一樣，把字詞和對世界的理解連接。[18][17]此外，大型語言模型一般無法理解上下文，從而辨認複雜或有歧義的文法。[18][19]例如，在薩巴等人的論文中：[18]

The wet newspaper that fell down off the table is my favorite newspaper. But now that my favorite newspaper fired the editor I might not like reading it anymore.

從桌上掉下的濕濕的報紙是我最喜歡的報紙。但我最喜歡的報社解僱了編輯，所以我可能不會再讀了。


Can I replace 'my favorite newspaper' by 'the wet newspaper that fell down off the table' in the second sentence?

我可不可以把第二句的「my favorite newspaper」替換成「the wet newspaper that fell down off the table」？

大型語言模型回答說可以，但不明白「newspaper」在這兩個語境中的意思不同：第一個是報紙，第二個是報社。[18]一些AI專家由此認為它們僅僅是隨機鸚鵡。[18][17][4]

然而，也有論點認為大型語言模型不只是隨機鸚鵡。它們能通過許多理解能力測驗，包括超級通用語言理解評估（Super General Language Understanding Evaluation；SuperGLUE）。[19][20]由於許多大型語言模型都能作出通順回應，加上此類測驗的支持，根據一份2022年的調查，51%的AI專家認為只要有足夠資料，這些模型可以真正理解語言。[19]

探究大型語言模型是否具備理解能力時，「機制可理解性」這個技巧也可以運用，原理是把模型逆向工程，分析它的神經網路如何處理資訊。Othello-GPT便是其中一例。這個小型Transformer模型經過訓練可以預測黑白棋的合法走棋方式。它的網路裡有黑白棋棋盤的表示式，而修改這個表示式後，合法走棋方式也會改為正確的組合。因此，有論點稱大型語言模型具有「世界模型」，不只是依賴表面統計。[21][22]

又例如，一個小型Transformer模型用Karel程式（英語：Karel (programming language)）訓練。這個模型和Othello-GPT一樣，可以在網路裡產生Karel程式語法的表示式。改變這個表達後，輸出也會改正。這個模型也能生產正確的程式，平均長度比訓練集中的程式的短。[23]

然而，如果將人類語文理解的測驗用於大型語言模型，它們有時會因在資料文字中建立錯誤聯繫而產生假陽性結果。[24]模型有時會進行快捷學習（shortcut learning），即是不使用類似人類的理解，從資料中作出不相關的聯繫。[25]一項實驗測驗Google的BERT大型語言模型的論點推理技巧。模型需要從兩個陳述句中選擇更符合論點的句子。以下是其中一個論點的例子：[19][26]

論點：重罪犯應該有投票權。我們不應該禁止17歲時就偷了一輛車的人終身享有普通市民的一切權利。
陳述句甲：盜竊汽車是重罪。
陳述句乙：盜竊汽車不是重罪。

研究人員發現，「不」等特定單詞能引導模型答對問題。如果加入這些單詞，則模型會幾乎獲得滿分；如果不加入它們，則模型會傾向於隨機選擇。[19][26]基於這個問題，加上智力的定義中的已知難題，有論點稱所有探究大型語言模型理解的基準都有缺陷，而且都讓這些模型有捷徑產生錯誤理解。

如果沒有可靠的基準，研究人員則難以分辨隨機鸚鵡和真正具備理解能力的模型。在一項實驗中，一位科學家認為ChatGPT-3一時具備人類理解能力，一時變成隨機鸚鵡。[16]他發現這個模型根據提示詞中的資料預測將來事件時，可以給出通順而資訊量豐富的回答。[16]ChatGPT-3也經常能從文字提示詞解析潛在資訊。但它往往無法正確回答有關邏輯和推理的問題，尤其是涉及空間知覺的問題。[16]模型的回答品質不一，表示大型語言模型遇到某些類別的問題時具備某種形式上的「理解」，遇到其他問題時則會變成隨機鸚鵡。[16]

另外，由於動物研究顯示鸚鵡不只是會模仿人類說話，甚至有時能理解語言，一些研究鸚鵡的科學家可能認為「隨機鸚鵡」具冒犯性。[27]

參見

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參考文獻

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  1. ^ 1.0 1.1 1.2 Lindholm et al. 2022，第322–3頁.
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  3. ^ Weil, Elizabeth. You Are Not a Parrot. 紐約. 2023-03-01 [2023-05-12]. （原始內容存檔於2024-12-21）. 
  4. ^ 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 Bender, Emily M.; Gebru, Timnit; McMillan-Major, Angelina; Shmitchell, Shmargaret. On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜. Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. FAccT '21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery. 2021-03-01: 610–623. ISBN 978-1-4503-8309-7. S2CID 232040593. doi:10.1145/3442188.3445922 可免費查閱. 
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引述文獻

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延伸閱讀

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外部連結

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