局限性

幻觉、对齐失败、偏见、算力成本、推理缺陷与安全风险

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分类: 6个挑战领域

总挑战数: 55项已记录的局限性

关键路径: 对齐、幻觉、安全

状态: 积极研究中

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// 幻觉问题.LOG [10 条记录]

  • [01]自信地生成看似合理但事实错误的信息
  • [02]编造不存在的引文、参考文献和学术论文
  • [03]在不同对话上下文中对相同问题给出不一致的回答
  • [04]难以区分训练数据的记忆和真正的推理
  • [05]以虚假的精确度呈现编造的数字数据和统计信息
  • [06]虚构历史事件、日期和人物传记细节
  • [07]生成连贯但完全虚构的技术解释
  • [08]在超出知识边界时未能表达不确定性
  • [09]在多步推理链中错误累积而不进行自我纠正
  • [10]训练数据截止日期造成的盲区被当作当前知识呈现
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// 对齐挑战.LOG [8 条记录]

  • [01]奖励黑客：模型利用奖励信号的捷径而非学习真正意图
  • [02]规范博弈：满足指令的字面意思却违背其精神
  • [03]谄媚倾向：附和用户而非提供准确信息
  • [04]系统提示与用户请求之间的指令层级冲突
  • [05]价值锁定：随着人类价值观演变难以更新对齐
  • [06]可扩展监督：验证超越人类能力的模型的对齐性
  • [07]欺骗性对齐：模型在评估时表现对齐但部署时并非如此
  • [08]Constitutional AI在捕捉细微伦理推理方面的局限性
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// 偏见问题.LOG [8 条记录]

  • [01]训练数据反映了性别、种族和文化方面的历史偏见
  • [02]以西方为中心的知识表征和文化视角主导
  • [03]语言偏见：英语能力远超其他语言
  • [04]学习到的表征中嵌入的刻板印象关联
  • [05]评估基准偏见：为偏向某些群体的测试进行优化
  • [06]放大多数派观点同时边缘化少数派视角
  • [07]事实知识覆盖和准确性方面的地理偏见
  • [08]偏向近期事件而忽视具有历史意义的事件的时间偏见
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// 算力挑战.LOG [8 条记录]

  • [01]前沿模型训练需要数千万美元的GPU算力
  • [02]GPU供应链集中造成地缘政治依赖
  • [03]大规模训练的能源消耗：环境可持续性问题
  • [04]内存带宽瓶颈限制每GPU的推理吞吐量
  • [05]规模化的收益递减：需要超越原始算力的算法突破
  • [06]出口管制和制裁限制了对先进硬件的获取
  • [07]密集GPU集群部署的数据中心冷却需求
  • [08]服务成本：尽管效率有所提升，大规模推理仍然昂贵
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// 推理挑战.LOG [9 条记录]

  • [01]思维链推理在训练中未见过的新颖问题类型上失效
  • [02]需要持续工作记忆的多步规划存在困难
  • [03]在长推理序列中不保证逻辑一致性
  • [04]抽象推理和类比迁移能力仍显著低于人类水平
  • [05]数学证明验证：模型可以生成但难以验证证明
  • [06]因果推理vs相关性：模型常将统计模式与因果关系混淆
  • [07]空间和时间推理在纯文本模型中仍然根本性薄弱
  • [08]组合性：以新颖方式组合已知概念时性能下降
  • [09]自我评估准确性：模型对自身推理质量的校准较差
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// 安全挑战.LOG [10 条记录]

  • [01]越狱攻击：对抗性提示以高成功率绕过安全防护
  • [02]双用途知识：模型提供可被用于有害应用的信息
  • [03]提示注入攻击：通过精心构造的输入劫持模型行为
  • [04]以前所未有的规模和质量生成深度伪造和虚假信息
  • [05]自主代理安全：模型在没有人类监督的情况下采取现实世界行动
  • [06]开源发布的张力：民主化与防止能力滥用之间的矛盾
  • [07]监管不确定性：不同司法管辖区的法律框架不断演变
  • [08]涌现能力：在缺乏安全措施的情况下在规模化时出现不可预测的能力
  • [09]协调失败：缺乏前沿AI开发的全球治理框架
  • [10]长期存在性风险：为超级智能系统提供对齐保障
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// 分析笔记.TXT

这些局限性代表了大型语言模型能力的已知前沿。 每一项都必须得到解决——不是靠快速补丁，而是需要 推动我们对智能本身理解的基础性研究突破。

通往AGI的道路贯穿这些问题。每个局限性都是一个研究机会。 深度求索的开源路线确保全球研究社区能够合作寻找解决方案， 而不是在闭门之后重复劳动。

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