研究者揭示的人工智慧模型隱藏能力

哈佛大學和密歇根大學的最新研究揭示了現代人工智慧模型中隱藏的能力，這些能力在訓練早期就出現，但在特定提示之前保持隱蔽。這些發現挑戰了傳統的人工智慧能力測量方法，表明模型可能擁有只有在特定條件下才會顯現的複雜技能。該研究突顯了人工智慧發展和安全中的透明性的重要性，因為標準測試可能低估了這些模型的真正潛力。通過調整訓練數據的呈現方式和使用替代提示技術，研究人員能夠在這些能力通過傳統測試可檢測之前提取出隱藏的能力。這一發現對人工智慧的評估具有重大影響，並表明需要更先進的測試協議，以全面理解和利用人工智慧模型的能力。閱讀更多人工智慧生成的新聞： https://app.chaingpt.org/news