Deep Dive
Shownotes Transcript
现在谁还没用过那些聪明的 AI 助手呢写文案写计划问问题他几乎无所不能但我们心里总有一个小脚的声音在打鼓他说的到底是不是真的万一他在一本正经的胡说八道呢你看这就是 AI 时代的信任危机为了解决这个问题科技界的大佬们想了个办法咱们再造一个 AI 专门用来检查前面那个 AI 说的话是不是有根有据
我们管它叫事实核查器就像给 AI 配了个警察专门抓造谣的问题解决了吗别急我最近读到一篇非常有启发的论文它的题目直击要害叫做 Verifying the VerifiersUnwilling Pitfalls and Potentials in Fact Verifiers 翻译过来就是验证验证器揭示事实核验器的陷阱与潜力这题目本身就像俄罗斯套娃充满了思辨的味道警察的警察
由谁来监管这个问题不仅仅是技术问题它触及了我们在智能时代与真实打交道的核心困境这篇论文给了我们三个特别有意思的发现我觉得对我们普通人理解这个世界也极有启发第一个发现你的尺子准
准吗想象一下你是一位老师想给全班同学搞个排名但如果你的考卷里有 16%的题目本身就有问题要么题目模棱两可要么答案就是错的那你最后排出来的名次反映的是学生的真实水平吗恐怕不是他可能是
它可能反映的是谁猜题的运气更好这篇论文发现 AI 事实核查器的世界里就存在着这个严重的问题他们用来衡量自己能力高低的考卷也就是行业里的评测基准本身就充满了大量有歧义或者被错误标注的数据这意味着什么这意味着我们看到的那些 AI 事实核查能力排行榜可能是一种误导
排在前面的模型可能不是因为他真的火眼金睛而是因为他更擅长在坏问题上进行猜测这对我们的启发是什么呢在你衡量任何东西之前先审视你的尺子无论是公司的 KPI 还是团队的绩效甚至是孩子的成绩单我们首先要问我用来衡量的这个标准它本身是干净公正准确的吗一把歪的尺子量不出值得献
第二个发现是笨办法力有大智慧既然考卷不靠谱那怎么办呢研究人员试了一个看起来有点笨但极其有效的方法他们找来了那些最强大最通用的 AI 模型没有进行复杂的专门训练只是简单的给了他几个例子看就像教一个孩子做应用题你跟他说你看这是陈述这是论据得出的结论有依据这就是一个标准答案的格式
奇迹发生了这些强大的通才 AI 仅仅通过几个例子的引导立刻就成了顶尖的事实核查高手表现甚至超过了许多经过精细打磨的专才模型
这告诉我们什么永远不要低估给个示范的力量很多时候最高效的解决方案不是去打造一个多么复杂的新工具而是用最清晰的方式告诉你手头的工具该如何正确使用无论是管理下属教育孩子还是与人沟通提供一个清晰的上下文和好榜样胜过千言万语第三个发现如何把专才练成高手
当然那些最强大的通用 AI 用起来非常昂贵就像你不能事事都请一个顶级的咨询团队我们还是需要那些成本更低速度更快的专业核查员陆恩发现这些小而美的专业模型处理简单直接的案子很在行可一旦遇到需要好几步推理的复杂案子就像一个侦探需要整合不同地方的线索一样他们就容易蒙圈了最精彩的部分来了研究者们想出了一个办法来训练这些专才他们
他们打造了一个虚拟健身房用电脑生成了大量复杂的需要多步推理的合成数据专门喂给这些小模型这就像针对一块薄弱的肌肉进行专项力量训练结果呢效果拔群这些小型专业模型在处理复杂任务上的能力得到了极大的提升而且还没有丢掉他们在简单问题上的优势这对我们的启发就更大了真正的成长来自于对弱点的考验
刻意练习你不能指望一个专家天生就无所不能你必须精确地找到他会摔跤的地方然后为他设计专门的高强度的训练项目无论是个人成长还是组织发展这都是一条通往卓越的必经之路好了总结一下这篇验证验证器皆是试试核查器的陷阱与潜力的论文看似在讲 AI 其实给了我们三个随时可用优化我们人生的心法
第一质疑你的尺子在评价任何事物前先确保你的评价标准本身靠谱第二情境大于天想得到好结果最好的方式往往不是换工具而是给好榜样把事情的来龙去脉讲清楚第三刻意练习弱点找到你最不擅长的领域为他设计专门的训练这才是最高效的成长路径
朋友们在 AI 时代追寻真相重点或许不在于找到一个终极完美的事实核验器而在于建立一个聪明的动态的不断自我审视的系统这个过程需要我们持续地去验证我们的工具优化我们的方法而这种向着更高可靠性不断迈进的努力才是比任何答案都更加宝贵的智慧