脑放电波 S02E4。在 ChatGPT 停止增长的时刻，我们发现 GPT 已经开始在中文互联网批量制造“垃圾”，这样的污染也会导致语言模型能力退化。本期也介绍了困扰 AI 发展多年”算法偏见“和“不可解释”问题以及如何改进。图灵奖科学家杨立昆提出的“世界模型”，也许是我们值得期待的下一步。
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时间轴和参考文章
1:30 ChatGPT 首次负增长，搜索市占极低，调查显示大部分用户没有产生依赖
4:50 OpenAI 开始降本增效
7:25 污染中文互联网、虚假新闻、导致正确的代码网站流量下降（事件：www.v2ex.com）
11:55 人为制造的污染
15:40 AI 生成数据自我污染，导致退化的研究 （论文：arxiv.org）
23:40 在被污染的数据之上，中文大模型如何发展？
24:36 语言模型的偏见：歧视有色人种、错误诊断
28:43 AI 的不可解释性： AI 可解释性风险的例子：在停车标志上贴黑白胶带，自动驾驶AI 会误认为标志的含义是“限速45公里”，开发者无法解释其原因，图源：arstechnica
30:32 我们也无法解释 GPT 的反馈背后是什么：GPT 学语言像婴儿（论文：arxiv.org）；GPT 只会来回讲25个笑话（论文：arxiv.org）
34:37 改进AI 的方式：对齐、牺牲性能（论文：Spark Of AGI arxiv.org）、过程监督（论文：Let's Verify Step by Step arxiv.org）、可解释的模型
49:45 针对“可解释性”的思考，会成为 AI 应用的障碍吗？我们接受更少偏见的 AI 来做决策吗？
54:08 就像自动驾驶，阻止我们用AI的可能不是AI 能力，而是法规和商业
59:35 图灵奖得主、Meta 首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）和他提出的“世界模型”和他的 I-JEPA 架构（研究见：ai.facebook.com）
1:10:40 大语言模型做虚拟人陪伴非常强（A-16Z 文章见：a16z.com）
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