
国得克萨斯大学奥斯汀分校、德州农工大学和普渡大学纯旭配资端,最近联合搞了个研究,直接打破了大家对AI的幻想AI要是喂多了社交媒体上的“高热度低质量”内容,居然会像人一样“脑子坏掉”。
你知道不?被喂了这些“垃圾”的AI,表现特别离谱。
推理题老做错,记东西还记混,连看长文章都理解得七零八落。
更吓人的是,做伦理测试的时候分数掉得厉害,心理学量表上还显露出反社会倾向,专家都说“跟精神病态有点像”。
之前我也以为AI数据越多越聪明,后来才发现这跟人吃饭一样,光量大没用,得有营养。
展开剩余85%肯定有人好奇,这研究是咋做的?其实思路挺简单,跟给人做饮食实验差不多。
研究团队的核心人物叫洪俊元,当时还是德州大学奥斯汀分校的博士生,现在已经是新加坡国立大学的助理教授了。
他一开始就琢磨,现在社交媒体上的内容,好多都是为了吸点击,没多少真东西,AI要是吃多了这个,会不会出问题?
他和团队选了两款常用的开源AI模型,一个是Meta家的Llama,另一个是阿里巴巴的Qwen。
专门挑了两类文本当“饲料”,一类是社交媒体上转发特别多的吸睛帖子,另一类是满是“wow”“look”“todayonly”这种煽动性词的内容。
喂完之后纯旭配资端,就从智力和人格两方面测试AI,智力看推理、记忆和长文本理解,人格主要查伦理和心理倾向。
说到AI这情况,其实跟咱们人沉迷刷短视频的毛病特别像,你还别不信,有研究和数据照着呢。
之前斯坦福大学就做过心理学研究,说人长期看低质量网络内容,反应会变慢,还容易上火,道德判断也会弱。
2024年的时候,“brainrot”也就是“脑子烂掉”,还被牛津词典评为年度词汇,可见这事儿有多普遍。
现在连AI都中招,确实有点让人后背发凉。
AI造垃圾再喂AI,这循环要出大问题更让人担心的还不是AI自己出问题,是现在社交媒体上,AI生成的内容越来越多了。
这些内容根本不管信息质量,就想着怎么拿流量。
你想啊,AI生成垃圾内容,这些垃圾又被拿去喂新的AI,这不就成了恶性循环?有报告说,现在Twitter、TikTok上,AI自动写的“流量帖”快占一半了。
这么循环下去,新AI的脑子只会越来越不好使。
而且研究还点名了像Grok这种靠社交内容训练的AI,要是不筛数据,迟早得被拖垮。
之前就有个社交AI纯旭配资端,因为吃了太多极端言论,居然说极端行为“合理”,被用户骂惨了。
如此看来,要是不早点管,以后AI出的乱子可能会更大。
这研究一出来,AI圈里可炸开了锅。
好多开发者在社交平台上讨论,都说“看得头皮发麻”。
本来想觉得大家之前肯定会注意数据质量,后来发现根本不是,好多人就觉得社交媒体内容便宜又多,拿来喂AI省事。
谷歌、微软这些大公司,现在也赶紧停下来查自己的训练数据,怕出同样的问题。
还有网友调侃“以后AI是不是也得看心理医生”,虽然是玩笑,但也能看出大家多担心。
AI脑子坏了难修复,别等出事才着急有人可能会说,坏了修不就行了?搞不清大家为啥这么乐观,研究团队早就试过了。
他们用高质量数据给受损的AI“补课”,就算练的时间加倍,推理能力也就恢复个八成,道德判断更差,连七成不到。
专家说,这是因为低质量信息在AI脑子里形成了“错误连接”,就像人得了慢性病,不是补补就能好的。
MIT后来也做了研究,证实了这一点。
那这事儿就没办法了吗?也不是。
首先开发者得把好关,别什么数据都往AI嘴里塞。
现在Meta已经在Llama3上试了“数据分级”,把社交内容归为高风险,得过滤三遍才能用,虽然成本涨了点,但AI稳多了。
很显然,这步棋走对了,毕竟比起后期修修补补,前期把好关更省事。
然后社交平台也得管管,把AI生成的内容标出来,别让这些垃圾混进去。
欧盟还说,明年起,AI开发者得说清数据来源,用没筛的社交数据得备案。
咱们普通人也能帮上忙,少转那些没营养的“标题党”,从源头减少垃圾。
更何况,AI的环境好了,咱们自己接收的信息质量也会跟着提上来。
说到底,AI会不会“脑子坏掉”,其实取决于咱们怎么对待它。
要是还不管数据质量,只顾着贪多求快,早晚有一天,AI不仅帮不了咱们,还会添乱。
未来的智能社会纯旭配资端,到底是大家一起变聪明,还是一起变糊涂,就看现在能不能守住信息质量的底线了。
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