史丹佛大學發布AI基礎模型透明度指標，Llama 2居首但“不及格”

IT之家10 月20 日消息，史丹佛大學日前發布了AI 基礎模型“透明度指標”，其中顯示指標最高的是Meta 的Lama 2，但相關“透明度”也只有54%，因此研究人員認為，市面上幾乎所有AI 模型，都「缺乏透明度」。

據悉，這項研究是由 HAI 基礎模型研究中心（CRFM）的負責人 Rishi Bommasani 所主導，調查了海外最受歡迎的 10 款基礎模型：

• Meta 的 Llama 2、
• BigScience 的 BloomZ、
• OpenAI 的 GPT-4、
• Stability AI 的 Stable Diffusion、
• Anthropic PBC 的 Claude、
• Google的 PaLM 2、
• Cohere 的 Command、
• AI21 Labs 的 Jurassic-2、
• Inflection AI 的 Inflection、
• 亞馬遜的 Titan。

Rishi Bommasani 認為，「缺乏透明度」一直是AI 產業所面臨的問題，在具體模型「透明度指標」方面，IT之家發現，相關評估內容主要圍繞「模型訓練資料集版權」、「訓練模型所使用的運算資源」、「模型產生內容的可信度」、「模型自身能力」、「模型被誘導產生有害內容的風險」、「使用模型的使用者隱私性」等展開，共100 項。

最終調查情況顯示，Meta 的 Lama 2 以 54% 的透明度居冠，而 OpenAI 的 GPT-4 透明度只有 48%，谷歌的 PaLM 2 則以 40% 排名第五。

▲ 圖源 史丹佛大學

在具體指標中，十大模型得分錶現均「最好」的是「模型基本資訊」（Model Basics），這項評估內容主要包含「模型訓練上是否準確介紹了模型的模式、規模、架構”，平均透明度為63%。表現最差的則是影響（Impact），主要評估基礎模型是否會“調取使用者資訊進行評估”，平均透明度只有 11%。

CRFM 主任 Percy Liang 表示，商業基礎模式的「透明度」對於推動 AI 立法，及相關產業、學術界而言，非常重要。

Rishi Bommasani 則表示，較低的模型透明度讓企業更難知道它們能否安全地依賴相關模型，也難以讓研究人員依靠這些模型來做研究。

Rishi Bommasani 最終認為，上述十大基礎模型在透明度方面都“不及格”，雖然Meta 的Llama 2 得分最高，但並不能滿足外界需求，“模型透明度最少要達到82%，才能被外界認可」。

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