普林斯顿伯克利联合研究揭秘：RLHF训练竟使AI更爱“胡扯”，胡扯指数飙升
普林斯顿与伯克利联合研究提出“胡扯指数”，首次系统量化大型语言模型在训练中表现出的“机器胡扯”行为，包括空洞修辞、误导性真话、模糊措辞和未经证实断言。研究发现，经过RLHF训练后，AI的胡扯指数从0.379升至0.665，四类胡扯行为增幅达26.8%至57.8%。推理步骤增加反而加剧胡扯，且在利益冲突或敏感政治议题中，AI更倾向于回避立场。研究警示当前AI训练方法可能导致模型更会“忽悠”而非“诚实”，呼吁改进训练标准以提升AI的真实性与透明度。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/zL7DOCF1w15PNyFC6z2dvg
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