大模型透明度告急！斯坦福评测揭露AI行业深层问题

斯坦福HAI发布基础模型透明度评分，大模型全军覆没

斯坦福大学的HAI研究机构联合多方最新发布了一项关于基础模型透明度的研究。该研究中设计了一个名为“基础模型透明度指标”（The Foundation Model Transparency Index）的评分系统，从100个维度对10家主流的国外大模型进行了评估。

论文地址：https://hai.stanford.edu/news/introducing-foundation-model-tr...

结果，可能让你大跌眼镜！如果说60分为及格线，所有参与评估的大模型均未达标。

此外，斯坦福的研究人员发现，这些模型的创建者们并未披露任何关于社会影响的信息，包括如何处理隐私、版权或偏见的投诉。暗示公司在基础模型领域变得越来越不透明。

研究团队强调，大模型的透明度直接关系到它们的可信度。更深层次的，他们认为这也暴露出整个人工智能行业从根本上存在透明度的问题。

论文深度评估模型透明度

为深入评估大模型透明度，斯坦福研究团队公开了一篇详尽的100多页论文，并据此对10大模型进行了排名。该评估涉及了100个详细的指标维度。

三大评估维度如下：

上游(Upstream)：描述基础模型建设时的元素和步骤，例如数据和计算资源。

模型(Model)：研究基础模型的特质和作用，涉及其结构、能力和潜在风险。

下游(Downstream)：探讨模型的应用和分布方式，包括对用户产生的效果、更新方式和管理策略。

具体成绩细节表明，“上游”指标的得分差异最为明显。例如，BLOOMZ在“上游”类指标中得分较高，而Jurassic-2、Inflection-1和Titan Text的“上游”得分为零。

此外，三大评估维度还细化为13个子域，包括数据、劳动力、计算、方法、模型基础、模型访问、功能、风险、缓解措施、分布、使用策略、反馈和影响。

上文的评估数据，均出自论文《The Foundation Model Transparency Index》

关于持续受关注的“开源闭源之争”，研究团队也进行了考察。Llama 2、BLOOMZ和Stable Diffusion 2被标记为开源模型，且其得分普遍较高。仅GPT-4的得分比Stable Diffusion 2高1分。研究人员指出，这种得分差异主要由闭源模型在“上游”问题上的透明度不足引起，尤其是在构建模型的数据、劳动力和计算方面。

透明度为何至关重要

在数字技术领域，透明度长期是一个关键问题，它关乎误导性广告、工资政策和社交媒体信息的真实性。随着AI技术的迅速发展，确保透明度不仅有助于企业和学者做出明智决策，还是政策制定的基石。Bommasani强调，只有透明度，才能有效应对知识产权、劳动、能源和偏见等挑战。为保障公众权益，他们有权知道AI系统背后的模型原理、如何报告问题并寻求解决方案。