GPT-4 通過圖靈測試了！UCSD 研究團(tuán)隊通過實證研究，人類無法將 GPT-4 與人類進(jìn)行區(qū)分。而且，有 54% 的情況下，它被判定為人類。
GPT-4 可以通過圖靈測試嗎？當(dāng)一個足以強(qiáng)大的模型誕生之后，人們往往會用圖靈測試去衡量這一 LLM 的智能程度。最近，來自 UCSD 的認(rèn)知科學(xué)系研究人員發(fā)現(xiàn)：
在圖靈測試中，人們根本無法區(qū)分 GPT-4 與人類！
在圖靈測試中，GPT-4 有 54% 的情況下，被判定為人類。
實驗結(jié)果更是表明，這是首次有系統(tǒng)在「交互式」雙人圖靈測試中，被實證通過測試。
研究者 Cameron R.Jones 招募了 500 名志愿者，他們被分為 5 個角色：4 個評估員，分別是 GPT-4、GPT-3.5、ELIZA 和人類，另一個角色就「扮演」人類自己，藏在屏幕另一端，等待著評估員的發(fā)現(xiàn)。
以下是節(jié)選的游戲，你能看出哪個對話框是人類嗎？
其實，這四段對話中，有一段是與人類證人的對話，其余都是與人工智能的對話。
首次開啟受控「圖靈測試」
過去 74 年里，人們進(jìn)行了許多圖靈測試的嘗試，但很少進(jìn)行過受控實驗。
著名的 Loebner 獎是一項年度競賽，然而從 1990 年首次舉辦一直到 2020 年，沒有一個系統(tǒng)通過測試。
最近的一項大規(guī)模研究發(fā)現(xiàn)，人類在 2 分鐘的在線對話中，識別一系列 LLM 準(zhǔn)確率達(dá)到 60%。
迄今為止，還沒有任何機(jī)器通過測試的「受控」實驗演示。
為了測試人們是否有可能識破當(dāng)前 AI 系統(tǒng)的欺騙行為，研究人員使用 GPT-4 進(jìn)行了一次隨機(jī)控制的雙人圖靈測試。
測試要求很簡單，即人類參與者與人類、人工智能開啟 5 分鐘對話，并判斷對話者是否是人類。
正如開篇所述，研究人員一共測評了 3 個模型 ——GPT-4、GPT-3.5，以及 ELIZA。
針對前兩個 LLM，研究者通過改編 GPT-4 和 GPT-3.5 探索性研究中表現(xiàn)最佳的提示，來指示大模型如何去響應(yīng)消息。
研究人員稱，解釋圖靈測試的一個核心挑戰(zhàn)是，系統(tǒng)表現(xiàn)出色可能源于兩種原因：
- 一是出色地模仿人類
- 二是評判者過于輕信
后一種情況，常被稱為 ELIZA 效應(yīng)，即參與者甚至?xí)⒑唵蔚南到y(tǒng)也人性化。
ELIZA 系統(tǒng)對于每個人來說，再熟悉不過了。
它是 20 世紀(jì) 60 年代的一款基于規(guī)則的簡單聊天機(jī)器人，但用戶發(fā)現(xiàn)自己也會將人類特征歸因于它。
因此，在實驗中，研究人員將 ELIZA 作為基線，一方面是為了從經(jīng)驗上量化 ELIZA 效應(yīng)，另一方面也是為了在實驗中進(jìn)行操作檢查。
那么，這項圖靈測試的結(jié)果，具體如何呢？
GPT-4 通過率 54%
首先看一個重要的指標(biāo)：通過率。
研究者將通過率定義為在游戲中，評估對象被評估者判定為人類的比例。
GPT-4 的通過率為 54%，超過了 GPT-3.5（50%）和 ELIZA 基線（22%），但低于人類被試者（67%）。
這個結(jié)果其實并不令人意外，與研究初始階段的設(shè)想基本相符合。
在試驗之前，研究者就做出了幾個假設(shè)：首先，假設(shè)人類在檢測 GPT-4 方面的能力不會超過偶然性（50%）。
為了驗證這一點(diǎn)，研究者擬合了一個邏輯回歸模型來預(yù)測只有截距的通過率。
截距與 0（z=0.14, p=0.482）沒有明顯差距，這表明 GPT-4 的通過率可以約等于 50%。貝葉斯模型預(yù)測 GPT-4 截距的 95% 可信區(qū)間為-0.24-0.55（相當(dāng)于 44%-63% 的通過率）。
這意味著，人類在面對 GPT-4 時，成功分辨的概率跟拋硬幣差不多！
結(jié)果還證實了研究人員的第二和第三個假設(shè)：人類的通過率明顯高于 GPT-4 的通過率（z=2.42，p=0.017），而 GPT-4 的通過率高于 ELIZA 的通過率（z=4.11，p<0.001）。
然而，與研究者的試驗設(shè)想不一致的是：GPT-4 和 GPT-3.5 的表現(xiàn)幾乎差不多（z=0.497，p=0.619）。
在「偽裝人類」這一塊，打了個平手。
同樣出人意料的是，那些自稱更了解 LLM 工作原理的參與者并沒有更成功地識別出 LLM（z = -0.023，p = 0.869）。
在探索性分析中，研究者發(fā)現(xiàn)年齡對詢問者的準(zhǔn)確性有負(fù)面影響（z = -2.24，p = 0.025），但其他人口統(tǒng)計學(xué)變量（包括性別、教育水平和與聊天機(jī)器人互動的頻率）則沒有顯著影響。
為什么會是這樣的結(jié)果？讓我們來分析一下背后的原因。
為了深入了解到底是什么在影響評估者的決策，我們對評估者使用的策略和他們?yōu)闆Q策提供的理由進(jìn)行了分類。
36% 的評估者會與評估對象閑聊，詢問一些個人細(xì)節(jié)或日?；顒印?/p>
第二類和第三類最常用的策略是社交與情感（25%）—— 例如，詢問評估對象的觀點(diǎn)和經(jīng)歷，觀察他們是否具備幽默感。
還有人側(cè)重考察知識與推理（13%），包括有關(guān)數(shù)學(xué)、邏輯和常識的問題。
為了對比每種策略的有效性，研究者計算了使用這些策略的平均準(zhǔn)確率。
當(dāng)評估對象問及對方有關(guān)人類經(jīng)歷（75%）、邏輯和數(shù)學(xué)（78%）或直接「指控」對方是人工智能（80%）時，通常會距離「正確答案」更近。
在游戲中，人工智能之所以會「露出馬腳」，通常是因為評估者認(rèn)為他們似乎在強(qiáng)迫自己扮演角色，要么過于隨意，要么則缺乏個性。
而 ELIZA 很容易「暴露」，主要是因為反應(yīng)不自然和缺乏語境意識。
可以看出，無論是從參與游戲的志愿者所使用的策略還是決策理由來看，他們都更注重語言風(fēng)格和社會情感因素，而不是更傳統(tǒng)的智力范疇（知識和推理）。
這似乎反映出志愿者們的一個潛在假設(shè) —— 社會智能才是 AI 最無法模仿的人類特征。
圖靈測試，過了
如何判斷系統(tǒng)何時通過了圖靈測試？
圖靈在 1950 年的論文中預(yù)測，到本世紀(jì)末，AI 系統(tǒng)將能夠很好地玩模仿游戲，以至于審查員在 5 分鐘的交流后，做出正確識別的機(jī)會不會超過 70%。
這一結(jié)論，導(dǎo)致了 AI 的通過率是否能夠達(dá)到 30%，成為許多研究者的討論目標(biāo)。
然而，這個基準(zhǔn)似乎是任意的，并且不清楚圖靈是否將其作為成功的定義。
其實，50% 的基線更加合理，因為它更能證明人類審查者，在識別 AI 方面并不比偶然性更強(qiáng)。
這一定義，與發(fā)現(xiàn)用戶是否可以在在線互動中，可靠地識別其他人類這一目標(biāo)尤為相關(guān)。
在研究者的預(yù)公開的分析中，通過使用 ELIZA 基線作為操作檢查來解決這個問題。
只有當(dāng)分析表明 ELIZA 的通過率低于概率，而 GPT-4 的通過率不低于概率的情況下，才能判定模型通過了測試。
而根據(jù)這一定義，GPT-4 顯然通過了這一版本的圖靈測試。
此外，參與者的置信度得分和決策依據(jù)，都表明他們并非隨意猜測：GPT-4 是人類的平均置信度為 73%（見圖 2）。
網(wǎng)友討論
有網(wǎng)友表示，如果我們要將圖靈測試等同于智力，圖靈測試就不是一個好的測試。然而，AI 幾乎始終可以「欺騙」人類的事實有點(diǎn)令人擔(dān)憂。
還有人稱，自己對這種測試表示懷疑。因為 GPT-4 的表現(xiàn)會超過大多數(shù)人，所以很容易區(qū)分誰是人類，誰是人工智能。
研究者對此表示，這確實是我們遇到的一個問題。比如，GPT-4 的知識儲備「太豐富」或者掌握的語言太多。我們明確提示該模型避免這種情況，這在一定程度上是有效的。
參考資料：
https://x.com/camrobjones/status/1790766472458903926
https://x.com/emollick/status/1790877242525942156
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