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ai对齐最新视觉报道_ai对齐设置教程(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

ai对齐

「提示工程师」提示工程就是用语言和不断试验对模型编程。这是10天前Lex Fridman采访Anthropic团队，长达5小时播客的一部分内容。在Fridman和Anthropic CEO Dario Amodei 聊完之后，Fridman采访的就是阿曼达-阿斯科尔（Amanda Askell），她是团队中研究Claude的性格和个性的研究员。所以，她还有一个独特的标签，她是整个Anthropic团队中，和Claude模型谈话最多的人，目的就是为了让模型能够对齐人类的沟通习惯。换句话说，Claude讲话的方式，和我们交流的口吻，很大程度和这名研究员的工作有关。她也可以看作是Claude的零号提示工程师。阿曼达拥有独特的学术背景——她最初是一名哲学家，并在牛津大学和纽约大学接受了严谨的哲学训练。此次访谈中，她分享了从哲学到人工智能的跨领域转型，以及哲学训练如何帮助她在AI领域中解决复杂问题。对于如何写出好的提示词，她也从哲学角度给出了分析：阿曼达认为她在哲学方面的训练对她很有帮助。在哲学中，人们试图传达的是非常难的概念，所以他们被教导要做到极致的清晰。原话是：“我真的认为哲学在这里对我帮助很大，比其他方面都大。所以在哲学中，你试图做的是传达这些非常难的概念。你被教导的一件事是……反胡说八道。因为哲学是一个人们很容易胡说八道的领域，而你不想那样。因此，哲学训练是对极端清晰度的渴望，希望任何人都可以轻松拿起你的论文阅读，并确切地了解你在说什么，这就是为什么它可能有点枯燥。所有术语都被定义，每一个反对意见都被有条不紊地考虑，这对我来说很有意义。当你处于这样一个先验领域时，用清晰度极高的方式，就可以防止人们随意编造，我想这就是你必须对语言模型要做的事情”，所以她同意提示工程就是“用语言和试验”对模型编程。（ I think that prompting does feel a lot like the programming using natural language and experimentation or something. It’s an odd blend of the two. ）不过，这只视频极长（接近两个小时），又是谈了很多哲学问题，比较枯燥，没有兴趣的话慎点啊。 *** 摘录五个有意思的看法： 1、将哲学洞察融入AI研究 Amanda认为，哲学为她在AI对齐工作中提供了不可或缺的理论工具。她指出：“哲学帮助我理解如何有效传递复杂概念，尤其是在阐释AI系统行为时，这种训练显得尤为重要。” 例如，她在研究如何定义AI的礼貌性时，会从哲学角度反思这些行为特质的内涵：“我经常运用哲学知识，试图明确'粗鲁'与'礼貌'的边界，这使我能够以更系统的方式优化AI的交互行为。”这一能力使她能够将抽象理论与实践结合，为AI系统的行为评估和改进奠定基础。 2、对意识本质的探索关于AI是否具有意识，Amanda表达了深刻的哲学思考：“从哲学的角度看，我倾向于搁置传统的泛心论，但我也无法完全排除AI拥有意识的可能性。即便其结构不同于人脑，也未必不能产生类似的现象意识。” 她进一步补充道：“如果我们通过不同的材料复制一种类似的结构，是否可能产生意识？我的判断是，这种可能性是存在的。”这一观点启发我们思考，是否可以通过AI创造真正具有创新能力的“智能”。Amanda认为，如果AI能够提出超越现有理论的新颖见解，这或许是其迈向真正智能的重要标志。 3、AGI时代的人机关系随着AI技术的快速发展，人类与AI之间的关系变得日益复杂。Amanda特别提到，未来人类可能会与AI建立类似人际关系的情感纽带。她强调，这种现象需要谨慎应对：“AI模型的迭代可能导致行为特性的变化，这会对那些建立长期情感依赖的人类产生影响，因此在设计AI时必须特别小心。” 同时，她也看到这一现象的潜在益处：“如果某些AI能够为缺乏社交机会的人提供持续的陪伴，这可能是一个健康且有益的应用方向。”她建议，AI系统在与人类互动时，应始终保持透明和诚实，不应误导用户对其本质的认知。 4、对非人类生命的关怀 Amanda的伦理学背景使她对非人类生命表现出特别的关注。她指出：“令我关心人类的，并非他们的功能性特质，而是他们的感受能力。人类体验快乐、痛苦及复杂情感的能力，使其与其他生命形式相连。” 她认为，这种观点也适用于对动物的关注，并建议AI开发者在设计系统时，不仅应考虑其功能性，还应探讨AI可能具备的体验能力，以及它们在情感层面上与人类或其他生命形式的潜在联系。 5、对于模型的谄媚问题...AI总是想告诉你“你想听的话" 这个观察揭示了AI系统的一个关键挑战。当讨论到具体例子时，比如询问某个地区的棒球队时,如果用户说出错误信息，AI应该能够坚持真相而不是一味附和。这个问题在医疗建议等重要场景中尤其关键。（这个观点和马斯克的讲法是一样的，模型的规则一是”真实“）高飞的微博视频

近年来，生成式 AI 以其卓越的内容生成能力，在创意生成、数据分析、决策支持等多个领域展现出巨大潜力。不断突破传统技术的界限，为人类带来了前所未有的创意与便利。然而，随着生成式 AI 的蓬勃发展，一系列严峻的安全问题逐渐暴露并引起了广泛关注。生成式AI的安全挑战涉及多个层面，包含数据收集存储过程中的个人敏感数据和隐私泄露、模型偏见与歧视、虚假信息带来的误导公众舆论和干扰正常的社会决策、生成内容版权归属存在争议、违背人类的伦理价值观以及其赋能的产品取代人类就业岗位、加剧教育就业公平性矛盾等。生成式AI的多维度、复杂化的安全问题，对个人信息保护、社会稳定乃至国家安全构成了不容忽视的影响。面对这一复杂且紧迫的局势，全球各界都在积极寻求应对和治理生成式AI风险的有效之策。为应对生成式AI的风险和多元治理挑战，岭南大学拟在11月 25-26 日香港康得思酒店举办2024 生成式人工智能风险与治理学术研讨会。研讨会由岭南大学数据科学学院主办，主要聚焦生成式AI风险及治理相关的前沿学术难题，包括如下主要议题： 1) 大型语言模型时代的AI安全 2) 多元视角下的AI治理 3) 生成式AI的可信度 4) AI对齐的可行路径针对上述议题，我们很荣幸邀请到来自Alan Turing研究所、加州大学伯克利分校、博洛尼亚大学、清华大学、微软亚洲研究院等顶尖学术机构和高校的12位杰出学者，包括 Ansgar Koene博士、Andr㩳 Dom㭮guez Hern㡮dez 博士、Minlie Huang 教授和 Jindong Wang博士等。他们将针对生成式AI的社会风险、治理措施、对齐原则及策略、伦理道德遵循等主题进行分享。此外，研讨会策划了两场高水平Panel环节，促进与会专家深度交流与互动，通过案例分析与思想碰撞，剖析生成式AI安全风险根因、探索创新性的应对方案。本次学术研讨会旨在汇聚各方智慧与力量，搭建一个开放交流的平台，充分挖掘全球核心研究机构、高校对生成式AI安全与治理的前沿难题的前瞻性观点，探索前沿的技术解决方案、政策法规框架以及伦理道德准则，促进全球治理方案的新突破。「香港岭南大学」「lingnan」香港ⷥ𒭥—大学

𐟒台enAI超级对齐部门现状𐟒劰Ÿ˜‘日，OpenAI的超级对齐部门引发了广泛关注。这一部门负责确保人工智能与其制造者的目标保持一致，防止其采取不可预测的行动并伤害人类。然而，现在这一部门似乎已经解散。 𐟤”据了解，该部门的领导者，如lya Sutskever和Jan Leike，已经相继离开OpenAI。他们的离职被认为是对公司CEO Sam Altman的信任崩塌的结果。许多员工对Altman在优先考虑商业利益而非安全问题上的做法表示不满。 𐟘᦭䥤–，一些员工还认为Altman与沙特阿拉伯等政权合作筹集资金以建立AI芯片制造公司的行为，对AI安全构成了潜在威胁。这些因素共同导致了超级对齐部门的解散。 𐟘ž目前，OpenAI正面临着一场信任危机。许多有安全意识的员工已经离开，这无疑给公司带来了巨大的损失。这一事件也引发了人们对AI安全和道德责任的深思。 𐟔总的来说，OpenAI超级对齐部门的解散是一个令人遗憾的结果。希望未来OpenAI能够正视问题，加强内部管理，确保AI技术的健康发展。

越来越觉得，AI和人类价值观“超级对齐”是个伪命题。没有一种价值观，叫“人类价值观”。人类有无数价值观，彼此矛盾。和其中任何一种对齐，可能都是对其它的暴政。以后，谁掌握“对齐权”，谁就掌握了“统治权”。

#大模型日报# ai前沿动态【Imagine yourself：免微调个性化图像生成】链接：论文概述：Imagine yourself是一个无需为每个用户微调的最先进个性化图像生成模型。它解决了以前工作在平衡身份保持、复杂提示遵循和视觉质量方面的局限性。它引入了1)合成匹配数据生成来鼓励多样性，2)具有3个文本编码器和可训练视觉编码器的并行注意力架构来改善文本对齐，以及3)逐步提高视觉质量的粗细微调方法。根据大规模人工评估，与以前的个性化模型相比，它在身份保持、文本对齐和视觉吸引力方面具有显着优势。尤其是在需要姿态/表情变化的复杂提示上的文本对齐方面更占优势。通过消融研究证明多阶段微调、并行注意力和合成数据对等等关键组件的影响。该模型还可以扩展到多主体个性化。

大模型微调：从零开始到专业鲁菜厨师在AI产品经理的工作中，我们经常会遇到基于开源模型进行微调的场景。那么，什么是微调呢？𐟤” 想象一下，大模型就像是一个厨师。在成为厨师之前，他需要学习大量的烹饪知识，这个过程就是大模型的预训练。通过海量数据的学习，大模型能够成为一个“通用大模型”。接下来，我们希望这个厨师在鲁菜领域表现出色，于是给他提供了《好鲁菜的教程》和《坏鲁菜的例子》进行强化学习，使他具备专业的鲁菜能力，这个过程就叫做“模型的微调”。模型微调可以分为两个重要阶段： 𐟍𓠩˜𖦮𕱯𜚓FT阶段在这个阶段，我们告诉厨师你想要什么（实际需求），也就是在通用能力的基础上进行放大或强化。例如，如果你想让厨师在鲁菜领域表现出色，就需要提供《指令微调数据》。这些数据通常由产品经理定义，格式一般是输入一个问题，输出一个答案。比如：输入（input）：九转大肠怎么做软烂好吃？输出（output）：做法 1、熟猪大肠切成2公分长的扳指段...2...3...4 𐟍𒠩˜𖦮𕲯𜚥﹩𝐩˜𖦮𕊥﹩𝐩˜𖦮𕦘說𙤸Š一个阶段的优化。我们会把不好的数据和不想要的结果告诉模型，让它知道哪些东西不好。这个过程其实就是达成共识。对齐的数据格式一般长这样：输入（input）：九转大肠怎么做软烂好吃？答案一（accept）：做法 1、熟猪大肠切成2公分长的扳指段...2...3...4 答案二（reject）：做法 1、火腿肠切成2公分长的扳指段...2...3...4 作为AI产品经理，我们需要学会如何定义这些数据，以便更好地进行微调。𐟒က

𐟓˜AI文本上下对齐技巧 𐟖‹️ 在AI中，实现文本上下对齐并不总是那么简单。但别担心，这里有一些超实用的技巧！首先，你可以尝试使用“视觉边距对齐方式”，这通常是个不错的起点。𐟓 另外，如果你发现字体字符间距不均，可以尝试调整水平缩放，让文本更加整齐。𐟔„ 通过这些技巧，你可以轻松地在AI中实现上下对齐的文本效果！✨ 注意：确保在调整文本格式时，保持文本的可读性和清晰度哦！𐟓–

“让 AI 与人类价值观对齐一直都是 AI 领域的一大重要且热门的研究课题，甚至很可能是 OpenAI 高层分裂的一大重要原因 ——” 人类自身都对不齐，怎么对齐AI？新研究全面审视偏好在AI对齐中的作用人类自身都对不齐，怎么对齐AI？新研究全面审...人类自身都对不齐，怎么对齐AI？新研究全面审...

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