自从ChatGPT爆火以来,全球诞生了无数的大模型,光国内就有上百种,但实用性却并不如意。
在今天下午的2024搜狐科技年度论坛上,中国工程院院士、国家数字交换系统工程技术研究中心主任、复旦大学大数据研究院院长邬江兴指出,他们团队对当前最流行的10种大模型进行安全分析发现,90%以上的主流大模型是不可信的。
邬江兴表示,深度学习模型存在“三不可”基因缺陷。
分别是:
第一,不可解释性。
从数据提供AI模型训练到知识规律,到获得应用推理阶段,工作原理到现在不明确,问题发现定位非常困难,AI系统中的安全问题比破解密码还要难。
第二,不可判识性。
因为AI对序列性强依赖,不具备对内容的判识能力,所以数据存在质量差异,来源差异,就可能导致训练出的结果有差异。
第三,不可推论性。
AI的推理是从已知数据中获得规律性,难以胜任对中长期未来事物变迁的预测和推理,只是把现有的东西归纳起来,看起来它聪明无比,但仅仅是比我看得多,并没有产生什么新的认知。
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