Meta最新大模型差點成了“科研造假發動機”，剛出3天就在爭議中下架。

1200億參數語言模型Galactica，在4800萬篇學術論文和各式教科書、百科等數據上訓練而來。

(資料圖)

（與太空堡壘卡拉狄加同名）

其本意是想解決學術界信息過載，幫助研究人員做信息梳理、知識推理和寫作輔助，一度被認為是“科研者的福音”，或者“寫論文的Copilot”。

But，一經開放使用，很快就被網友們發現了大問題。

它確實能為自己生成的內容引用文獻，但有時這個文獻并不存在，作者卻是真實存在的人。

它能生成看起來像模像樣的科普文字，但內容卻是完全錯誤的。

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真空中的光速和聲速接近可還行？

著名的Gary·AI悲觀主義者·Marcus也來吐槽，Galactica把他的出生日期、教育經歷和研究領域等信息全搞錯了。

對以上種種問題，馬克斯普朗克智能系統研究所所長Michael Black總結道：

這將開啟一個科學深度造假（deep scientific fakes）的時代。

會出現研究者從未寫過的虛假論文，這些論文隨后會被其他真實的論文引用，簡直亂套了。

雖然他也注意到，Galactica的開發者在每個輸出內容后都加了“內容可能不可靠”的警告，但“潘多拉的魔盒一旦開啟，就關不上了”。

事實上他的擔憂不無道理，AI生成內容的速度要比人類快的多，一旦大量被搜索引擎抓取就有可能出現在前排，甚至被當成正確答案展示在最上面，誤導更多人。

這樣的爭議持續了兩三天，團隊只好無奈宣布Demo暫時下架，論文和源代碼繼續開放給相關領域研究者。

作為Meta首席科學家，LeCun對這個局面并不滿意。

與他觀點一致的網友認為，Galactica是有幫助且有趣的，只是被個別人濫用了。

本意是好的

Galactica由Meta AI與Papers with Code合作開發。

在論文引言部分，團隊寫到：

2022年5月，arXiv上每天平均新增516篇論文……科學數據的增長速度更是比人們的處理能力快……一個人已經不可能讀完特定研究領域的論文。

搜索引擎不直接組織信息，維基百科這樣的形式需要人力來維護，研究人員持續為信息過載感到不知所措。

因此他們提出，語言大模型可以更好的存儲、組合和推理科學知識，并提出一個終極愿景：

神經網絡將成為科學研究的下一代人機界面，就從這篇論文開始。

本意是好的，而且Galactica的表現也確實不錯。

除了文本、數學公式、代碼任務之外，它還可以執行化學式、蛋白質序列等多模態任務。

Galactica 1200億參數版本在許多科學類任務上性能超越OpenAI的GPT-3、DeepMin的Chinchilla與Gopher、以及開源的BLOOM。

然鵝，測試基準畢竟是死的，一旦進入生產環境開放給用戶，還是會出現開發時預料不到的情況。

問題出在哪？

在Hacker News上有人認為，語言模型終究是在“對語言建模”而不是對內容。

就像AI繪畫模型一樣，你讓它畫“騎馬的宇航員”它就能畫出來，雖然這不太可能發生，但是很有趣。

類似的討論也發生在Twitter上。如果你讓AI生成一篇關于“生活在太空的熊”的維基頁面，AI也會試著生成。

有人認為，不，AI需要判斷出這個要求不合理。

關鍵就在于，人們對圖片和文字的要求是不一樣的。

圖片中的內容不合理，人們只會覺得有趣而接受。而文字的內容錯了，那就不可接受。

LeCun則認為這種工具的用法應該是輔助駕駛，它不會幫你寫好論文，只是幫你在過程中減輕認知負擔。

以谷歌為代表的AI大廠，近年來對大模型特別是生成式模型的發布非常謹慎，像是對話模型LaMDA和AI繪畫Imagen等都不開源、不給Demo或只給限定場景下的Demo。

另一方面，以Stable Diffusion為代表開源項目推動了整個領域的技術進步與應用普及，但也在版權和生成有害內容方面引發一些問題。

你更支持哪種做法？或者還有第三條路么？

關鍵詞： galactica meta