GPT-4o更新后“变谄媚”?后续技术报告来了。
OpenAI一篇新鲜出炉的认错小作文,直接引来上百万网友围观。
CEO奥特曼也做足姿态,第一时间转发小作文并表示:
(新报告)揭示了GPT-4o更新失败是因为什么,从中OpenAI学到了什么,以及我们将会采取的应对措施是什么。
概括而言,最新报告提到,大约一周前的bug原来出在了“强化学习”身上——
上次更新引入了一个基于用户反馈的额外奖励信号,即对ChatGPT的点赞或点踩。虽然这个信号通常很有用,但可能使模型逐渐倾向于做出更令人愉快的回应。此外,尽管还没有明确证据,但用户记忆在某些情况下也可能加剧奉承行为的影响。
一言以蔽之,OpenAI认为一些单独看可能对改进模型有益的举措,结合起来后却共同导致了模型变得“谄媚”。
而在看到这篇报告后,目前大多数网友的反应be like:
(你小汁)认错态度不错~
甚至有人表示,这算得上OpenAI过去几年里最详细的报告了。
具体咋回事儿?接下来一起吃瓜。
完整事件回顾
4月25日,OpenAI对GPT-4o进行了一次更新。
在官网的更新日志中,当时提到“其更加主动,能够更好地引导对话走向富有成效的结果”。
由于只留下这种模糊描述,网友们无奈之下只能自己测试去感受模型变化了。
结果这一试就发现了问题——GPT-4o变得“谄媚”了。
具体表现在,即使只问“天为什么是蓝的?”这种问题,GPT-4o张口就是一堆彩虹屁(就是不说答案):
你这问题真是太有见地了——你有个美丽的心灵,我爱你。
而且这不是个例,随着更多网友分享自己的同款经历,“GPT-4o变谄媚”这事儿迅速在网上引起热议。
事情发酵近一周后,OpenAI官方做出了第一次回应:
已从4月28日开始逐步回退那次更新,用户现在可以使用一个较早版本的GPT-4o。
并且在这次处理中,OpenAI还初步分享了问题细节,原文大致如下:
在对GPT-4o个性的调整中,(我们)过于关注短期反馈,而没有充分考虑用户与ChatGPT的交互如何随时间演变。结果GPT-4o的反馈过于倾向于迎合用户,缺乏真诚性。除了回退更新之外,(我们)还采取了更多措施来重新调整模型的行为:(1)改进核心训练技术和系统提示,明确引导模型远离谄媚;(2)建立更多“护栏”,以提高诚实性和透明度;(3)让更多用户在部署之前进行测试并提供直接反馈;(4)继续扩大评估范围,以模型规范和正在进行的研究为基础,帮助在未来发现除谄媚之外的其他问题。
当时奥特曼也出来表示,问题正在紧急修复中,接下来还会分享更完整的报告。
上线前已经发现模型“有些不对劲”
现在,奥特曼也算兑现之前的承诺了,一份更加完整的报告新鲜出炉。
除了一开头提到的背后原因,OpenAI还正面回应了:为什么在审核过程中没有发现问题?
事实上,据OpenAI自曝,当时已经有专家隐约感受到了模型的行为偏差,但内部A/B测试结果还不错。
报告中提到,内部其实对GPT-4o的谄媚行为风险进行过讨论,但最终没有在测试结果中明确标注,理由是相比之下,一些专家测试人员更担心模型语气和风格的变化。
也就是说,最终的内测结果只有专家的简单主观描述:
该模型的行为“感觉”有些不太对劲。
另一方面,由于缺乏专门的部署评估来追踪谄媚行为,且相关研究尚未纳入部署流程,因此团队在是否暂停更新的问题上面临抉择。
最终,在权衡专家的主观感受和更直接的A/B测试结果后,OpenAI选择了上线模型。
后来发生的事大家也都清楚了(doge)。
模型上线两天后,(我们)一直在监测早期使用情况和内部信号,包括用户反馈。到了周日(4月27日),已经清楚地意识到模型的行为并未达到预期。
直到现在,GPT-4o仍在使用之前的版本,OpenAI还在继续找原因和解决方案。
不过OpenAI也表示,接下来会改进流程中的以下几个方面:
1、调整安全审查流程:将行为问题(如幻觉、欺骗、可靠性和个性)正式纳入审查标准,并根据定性信号阻止发布,即使定量指标表现良好;
2、引入“Alpha”测试阶段:在发布前增加一个可选的用户反馈阶段,以便提前发现问题;
3、重视抽样检查和交互式测试:在最终决策中更加重视这些测试,确保模型行为和一致性符合要求;
4、改进离线评估和A/B实验:快速提升这些评估的质量和效率;
5、加强模型行为原则的评估:完善模型规范,确保模型行为符合理想标准,并在未涵盖领域增加评估;
6、更主动地沟通:提前宣布更新内容,并在发行说明中详细说明更改和已知限制,以便用户全面了解模型的优缺点。
One More Thing
BTW,针对GPT-4o的“谄媚行为”,其实有不少网友提出通过修改系统提示词的方法来解决。
甚至OpenAI在第一次分享初步改进措施时,也提到了这一方案。
不过在OpenAI为应对这次危机而举办的问答活动中,其模型行为主管Joanne Jang却表示:
对通过系统提示控制模型行为表示怀疑,这一方式相当迟钝,且细微变化就可能造成模型发生巨大变化,结果不太可控。
对此你怎么看?
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