主要观点总结
本文探讨了关于大语言模型（LLM）的“涌现能力”是否会导致AI对人类构成生存威胁的争议。研究发现，LLM尚不能独立学习或获得新技能，其表现依赖于已有的数据和经验。研究团队通过一系列实验分析了非指令微调模型和指令微调模型在不同任务和环境下的表现，发现模型的涌现能力有限，且主要来源于上下文学习和指令微调。这些能力在模型的设计和训练中是可以预测和控制的，并未表现出完全自主发展的趋势，也没有产生独立的意图或动机。因此，现有证据不支持“AI灭绝伦”的担忧，相反，AI技术的发展正朝着更加安全和可控的方向前进。
关键观点总结
关键观点1: 研究否定了“涌现能力”导致AI威胁人类生存的观点。
来自达姆施塔特工业大学和巴斯大学的研究团队发现GPT等LLM尚不能独立学习新技能，不会对人类构成生存威胁。
关键观点2: LLM的“涌现能力”主要来源于上下文学习和指令微调。
研究团队通过实验分析了LLM在不同任务和环境下的表现，发现其能力依赖于已有的数据和经验，而非真正的自主智能。
关键观点3: AI技术的发展正朝着更加安全和可控的方向前进。
尽管LLM在某些任务上展现出超凡的能力，但研究结果表明这些能力并未表现出完全自主发展的趋势，其潜在危险性依然是可控的。
文章预览
大数据文摘受权转载自学术头条 大语言模型（LLM）因“涌现能力”（emergent abilities）而拥有了超出人类预期的技能，但也因此让人类十分忌惮：操纵、欺骗人类，自主实施网络攻击，自动化生物研究...... 然而，也有专家认为，这种过度的担忧会损害开源和创新，不利于人工智能（AI）行业的健康发展。当前，有关“AI 灭绝伦”的争论愈演愈烈。 那么，“涌现能力”真的是导致 AI 大模型威胁人类生存的罪魁祸首吗？一项最新研究否定了这一观点。 来自达姆施塔特工业大学和巴斯大学的研究团队发现，GPT 等 LLM 尚无法独立地学习或获得新技能，这意味着它们不会对人类构成生存威胁。 他们表示，“涌现能力” 背后的真相或许比科幻电影更富有戏剧性，许多所谓的“涌现能力”，其实都是 AI 大模型在面对不熟悉的任务时，依赖于已有的数据和经验做
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