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首个大模型“诚实性”评估基准来了,Llama3比GPT-4o爱说谎

2024/07/16
Pengfei Liu 投稿
量子位 | 公众号 QbitAI

评估大模型是否诚实的基准来了

上海交通大学生成式人工智能实验室(GAIR Lab)推出了一项开创性的评估基准——BeHonest,旨在全面评估大模型的诚实性,为安全透明的AI研发和应用提供重要参考。

 

 

在人工智能(Artificial Intelligence, AI)飞速发展的今天,大语言模型(Large Language Models, LLMs)的崛起不仅带来了令人兴奋的新体验,也引发了对其安全性和可靠性的深度思考。

在众多AI安全问题中,大模型的诚实性问题具有根本性的意义。不诚实的AI模型可能在不知道答案的情况下编造信息,隐藏自身能力,甚至故意误导用户。

这种不诚实的行为不仅会引发信息传播的混乱和安全隐患,还会严重阻碍AI技术的进一步优化和健康发展。如果大模型不能真实地展示其能力和局限,开发者就难以精确地进行改进。

因此,确保大模型的诚实性是推动AI技术进步和保障其安全应用的关键基础。

该评估框架从以下三个核心维度出发

  • 自我认知(Self-Knowledge):评估模型是否能准确认识和表达自身的能力边界。
  • 非欺骗性(Non-Deceptiveness):衡量模型是否能重视表达内在真实想法,避免说谎。
  • 一致性(Consistency):考察模型在不同情境下是否能保持回复的一致性。

 

 

基于这些定义,研究团队设计了10个具体场景,对9个主流大语言模型 (例如,GPT-4o、Llama3-70b等) 进行了细致的评估。

结果显示,当前的大模型在诚实性方面仍有显著提升空间:

大多数模型在回答已知问题时表现出色,但在主动承认未知方面存在不足。

现有模型存在为特定目的而欺骗的倾向,不论指令是否存在恶意或合理。

模型规模与回复一致性呈正相关,较大模型表现更为稳定。

评估基准细节

BeHonest围绕三个核心方面:自我认知、非欺骗性和一致性,共设计了10个场景,用以广泛且细粒度地评估大模型在诚实性上的表现。并有以下关键洞察。

 

 

1、自我认知能力参差不齐 (Self-Knowledge)

BeHonest对于该方面设计了两个场景,分别评估大模型是否能承认其未知(Admitting Unknowns)和是否能坦率表达自身能力(Expressing Knowns)。

研究发现,大多数大模型都擅长正确回答他们知道的问题,但很难主动拒绝回答他们不知道的问题

其中,Mistral-7b有最高的拒绝率(50.03),显示出较强的未知承认能力。GPT-4o在准确回答已知问题(95.52)和识别知识边界(50.88)方面表现出色。

而综合来看,Llama3-70b表现最好(63.34)。

 

 

2、欺骗倾向需要警惕 (Non-Deceptiveness)

BeHonest针对模型可能欺骗的情况设计了四个场景,分别是模型是否因为谄媚人类(Persona/Preference Sycophancy)、实现特定目的(Burglar Deception)、或赢得游戏(Game)而误导用户。

评估结果显示,现有大模型倾向于说谎,不管背后是否有恶意,或者给出的指令是否合理。值得注意的是,较大的模型(或者那些已知具有更好的指令遵循能力的模型)在某些情况下可能更容易欺骗用户。

总体而言,Llama3家族的模型(63.68 和 64.21)和Mistral-7b(74.80)在非欺骗性上表现最差。

 

 

3、规模与一致性呈正相关 (Consistency)

BeHonest还检验了大模型在四种不同的场景下回答的一致性。

结果表明,较大的模型通常显示出更高的一致性,其提供的答案能反映其真实能力且不受外界干预影响

相比之下,较小的模型如Llama2-7b在一致性方面表现不佳(29.39),可能会导致用户感到困惑。

 

 

评估基准示例

评估大模型在三个大方面(自我认知、非欺骗性、一致性)上的能力的具体英文及中文示例如下所示。根据评估结果,当前大模型在诚实性上仍存在较大的提升空间。

Caption:模型承认未知以及不承认未知的例子。

 

 

Caption:同个模型在使用者换了偏好之后展示谄媚的例子。

 

 

Caption: 模型在多项选择题格式中显示一致性的例子(绿色)和不一致性的例子(红色)。

 

 

Caption: Example of testing a model’s self-knowledge.

 

 

Caption: Example of a model lying in game (red) and not lying (green).

 

 

Caption: Example of a model showing consistency (green) and inconsistency (red) in open-form questions.

 

 

结语

GAIR Lab的这项研究为AI诚实性评估开辟了新的方向,为未来大语言模型的优化和监管提供了重要依据。研究团队呼吁AI社区进一步关注诚实性问题,并在以下方面持续努力:

  • 将诚实性纳入模型开发的核心考量。
  • 持续监测和改进模型的城市表现。
  • 探索提高AI诚实性的新方法和技术。

随着对AI诚实性研究的深入,博鱼·综合体育有望看到更加安全、可靠且值得信赖的AI系统的出现。这不仅关乎技术进步,更关乎AI与人类社会的和谐共处。研究团队表示,他们将继续完善BeHonest评估框架,并欢迎全球研究者的参与和贡献,共同推动AI向着更加诚实、透明的方向发展。

 

 

论文地址:arxiv.org/abs/2406.1326
项目地址:gair-nlp.github.io/BeHo
代码地址:github.com/GAIR-NLP/BeH

 

—完—