来源：FounderPark
就算在新产品满天飞，商业文明正在被AI重建的当下，我们仍然不知道，这些令人惊叹的技术是如何运作的。
AI，语言模型，它是个黑箱，人类无法理解，我们甚至不知道怎样研究才能够理解。
但如果，研究这个黑箱的不是人类，而是AI自己呢？
这是一个令人好奇但又非常危险的想法。因为你甚至不知道，这一研究方法产生的结果，是否会彻底颠覆多年来人类对人脑和AI的理解。
但是有人这样做了。几小时前，OpenAI发布了最新的研究成果，他们用GPT-4解释GPT-2的行为，获得了初步的成果。
毫不夸张地说，人们震惊极了：「求求你们让它离觉醒远点吧！」
「AI理解AI，然后很快，AI训练AI，然后再过几年，AI创造新的AI。」
但客观来说，学术界为之感到兴奋：「疯了，OpenAI刚刚搞定了可解释性问题。」
人与机器之间是GPT-4
OpenAI刚刚在官网发布博客文章《语言模型可以解释语言模型中的神经元》。
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简单来说，他们开发了一个工具，调用GPT-4来计算出其他架构更简单的语言模型上神经元的行为，这次针对的是GPT-2，发布于4年前的开源大模型。
大模型和人脑一样，由「神经元」组成，这些神经元会观察文本中的特定规律，进而影响到模型本身生产的文本。
举例来说，如果有一个针对「漫威超级英雄」的神经元，当用户向模型提问「哪个超级英雄的能力最强」时，这个神经元就会提高模型在回答中说出漫威英雄的概率。
OpenAI开发的工具利用这种规则制定了一套评估流程。
开始之前，先让GPT-2运行文本序列，等待某个特定神经元被频繁「激活」的情况。
然后有三个评估步骤：
第一步，让GPT-4针对这段文本，生成解释。比如在下面的案例中，神经元主要针对漫威内容。GPT-4接收到文本和激活情况后，判断这与电影、角色和娱乐有关。
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Flex Yang 还提到，DeFi 是一种手段，而非最终目的，HOPE 的最终目的是为每个人提供无阻碍且公开透明的下一代金融基础设施及服务，HOPE 将努力把 DeFi 变得更好用、更易用、更通用，HOPE 目标在未来成为全球最重要的支付型加密货币。[2023/3/22 13:20:09]
第二步，用GPT-4模拟这个GPT-2的神经元接下来会做什么。下图就是GPT-4生成的模拟内容。
最后一步，对比评估打分。对比4代模拟神经元和2代真实神经元的结果，看GPT-4猜的有多准。
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通过这样的方法，OpenAI对每个神经元的行为作出了初步的自然语言解释，并对这种解释和实际行为的匹配程度进行了评分。
最终他们对GPT-2中307200个神经元全部进行了解释，这些解释汇编成数据集，与工具代码一起在GitHub上发布。
超越语言的机器，人类无法理解的机器
据OpenAI在博客文章中表示，目前GPT-4生成的解释还不完美，尤其要解释比GPT-2更大的模型时，表现效果很差，「可能是因为后面的layer更难解释」。
Catharsis by Dario Lanza系列NFT 24小时交易额居OpenSea首位:金色财经报道，OpenSea数据显示，Catharsis by Dario Lanza系列NFT 24小时交易额为451 ETH，位列OpenSea首位。[2022/9/11 13:22:25]
对于GPT-2解释的评分大多也非常低，仅有1000个左右的解释获得了较高的评分。
OpenAI可拓展对齐团队的JeffWu表示，「大多数解释的得分很低，或者无法解释实际神经元那么多的行为。比如，许多神经元以一种难以判断的方式保持活跃，它们在五六件事上保持激活，但却没有可以辨别的模式。有时候存在明显的模式，但GPT-4有无法找到它。」
虽然现阶段成绩不好，但是OpenAI却比较有信心，他们认为可以使用机器学习的方式提高GPT-4产出解释的能力。
比如通过反复产出解释，并根据激活情况修改解释；或者使用更大的模型作出解释；以及调整解释模型的结构等等。
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据悉，Apricot由Lend、X-Farm和Assist三个产品组成。[2021/9/29 17:16:04]
OpenAI还提到，这一方法目前还有很多局限性。
使用简短的自然语言进行解释，也许并不匹配神经元可能非常复杂的行为，不能简洁地进行描述。神经元可能会具备多个不同概念，也可能，会具备一个人类没有语言描述甚至无法理解的概念。
最终OpenAI希望能够自动化找到并解释能够实现复杂行为的整个神经回路，而目前的方法只解释了神经元的行为，并没有涉及下游影响。
解释了神经元的行为，但没有解释产生这种行为的机制。这意味着即使是拿了高分的解释，也只能描述相关性。
整个过程是计算密集型的。
在论文中，OpenAI表示：「语言模型可能代表了人类无法用语言表达的陌生概念。这可能是因为语言模型关心不同的事情，比如统计结构对下一个token预测任务有用，或者因为模型已经发现了人类尚未发现的自然的抽象，例如在不同领域的类似概念家族。」
它把LLM的这种属性，称为AlienFeature，在生物领域翻译为「异类特征」。
FounderPark微信后台回复「解释神经元论文」，获取论文链接和中英对照PDF链接。
把对齐问题也交给AI
「我们正试图开发预测『AI系统会出现什么问题』的方法，」OpenAI可解释性团队负责人WilliamSaunders对媒体说，「我们希望能够真正做到，让这些模型的行为和生产的回答是可以被信任的。」
SamAltman也转发博客文章称：GPT-4对GPT-2做了一些可解释性工作。
可解释性是机器学习的研究子领域，指的是对模型的行为有清晰的理解和对模型结果的理解能力。
简单来说，目的就是解释机器学习模型「如何做到」。
2019年开始，可解释性成为机器学习的重要领域，相关研究有助于开发人员对模型进行优化和调整。针对当下AI模型大规模应用时，亟需解决的可信度、安全性和决策参考等问题。
如果我们不知道AI是如何作出决策的，始终把它当做一个黑箱，那么就算AI在各种场景下表现得再完美，也无法解决部分人类的信任问题。
OpenAI这次使用GPT-4来解决可解释性的问题，就是希望能够使用自动化的方式，让机器完成AI研究。
「这是我们对齐研究的第三支柱的一部分：我们希望自动化对齐研究。令人期待的是，这一方向能让它与AI发展的步伐相匹配。」
在2022年夏天，OpenAI曾发布文章《我们做对齐研究的方法》。
文中提到，宏观来看，OpenAI的对齐研究将由三大支柱支撑：
1、利用人工反馈训练AI
2、训练AI系统协助人类评估
3、训练AI系统进行对齐研究
「语言模型非常适合自动化对齐研究，因为它们通过阅读互联网『预装』了大量有关人类价值观的知识和信息。开箱即用，它们不是独立代理，因此不会在世界上追求自己的目标。」
太快了，连认知都范式革命了
虽然OpenAI本意很好，但是这样的研究成果着实吓坏了网友。
OpenAI的推文下梗图横飞，有不少人在认真地建议OpenAI搞慢点。
「用我们不理解的东西，解释另一个我们不理解的东西，这合理吗？」
「护栏都被你撤了」
「这太迷人了，但也让我感到极度不适。」
「自然创造了人类来理解自然。我们创造了GPT-4来理解自己。」
「我们要怎么判断解释者是好的？这就像...谁监督着监督者？」（whowatchesthewatchers)
还有人看到了更深的一层：
「大模型很快就能比人类更好地解释他们自己的思维过程，我想知道我们未来要创造多少新的词汇，来描述那些AI发现的概念？我们还没有一个合适的词描述它们。或者，我们是否会觉得这些概念有意义？它们又能教会我们如何认识自己呢？」
另一网友回应道：「人类本身对自己行为的解释，大多是谎言、捏造、幻觉、错误的记忆、事后推理，就像AI一样。」
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