計(jì)算機(jī)程序中，「隨機(jī)」是一個(gè)常見(jiàn)的概念。

由于生成真正的隨機(jī)數(shù)過(guò)于昂貴，所以Python、Java等語(yǔ)言都內(nèi)置了「?jìng)坞S機(jī)數(shù)生成算法」。雖然生成的數(shù)字序列是完全可預(yù)測(cè)的，但它看起來(lái)就像是真正的隨機(jī)數(shù)。

一個(gè)好的隨機(jī)數(shù)生成器會(huì)以相等的概率選擇給定范圍內(nèi)的所有數(shù)字。這和人類選擇隨機(jī)數(shù)的思維過(guò)程完全不同。

比如，我們會(huì)故意避開(kāi)5和10的倍數(shù)，也不會(huì)選擇66和99這樣重復(fù)的數(shù)字，而且?guī)缀鯊牟贿x擇0、1和100，因?yàn)樗鼈兛雌饋?lái)「不夠隨機(jī)」。

最近，一群工程師突發(fā)奇想：LLM會(huì)怎樣輸出隨機(jī)數(shù)?

于是他們做了一個(gè)非正式的實(shí)驗(yàn)，讓GPT-3.5 Turbo、Claude 3 Haiku和Gemini 1.0 Pro三個(gè)模型從0-100中選擇隨機(jī)數(shù)，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果和源代碼都公布了出來(lái)。

總體而言，他們的發(fā)現(xiàn)是：即使是在生成隨機(jī)數(shù)這種瑣碎的數(shù)理任務(wù)上，LLM還是學(xué)習(xí)到了人類的偏好和思維習(xí)慣。

模型的這種「類人」行為讓工程師和科技媒體都非常吃驚。他們?cè)跇?biāo)題中都使用了「最喜歡的數(shù)」這種描述，仿佛LLM真的發(fā)展出了自我意識(shí)。

甚至文章的最后，實(shí)驗(yàn)者呼吁「LLM心理學(xué)」的研究來(lái)解釋一下模型在試驗(yàn)中體現(xiàn)出的行為偏好。

那么就詳細(xì)看看，實(shí)驗(yàn)的結(jié)果究竟如何?

LLM的數(shù)字喜好

由于LLM的溫度設(shè)置會(huì)影響輸出的隨機(jī)性，因此3個(gè)模型的溫度被調(diào)到0.0，0.1，···，0.9，1.0這10個(gè)值分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

雖然溫度升高會(huì)不斷拉平各個(gè)數(shù)的出現(xiàn)頻率，但即使設(shè)為1.0時(shí)，LLM還是表現(xiàn)出了和溫度最低時(shí)相同的偏好。

GPT在去年10月的實(shí)驗(yàn)中最喜歡42，但今年它「見(jiàn)異思遷」，變成了最喜歡47。

而Claude和去年的GPT一樣，最喜歡42。實(shí)驗(yàn)者們猜測(cè)，或許是因?yàn)锳nthropic使用了GPT-3.5來(lái)訓(xùn)練Claude 3 Haiku，因此培養(yǎng)出了相似的「品味」。

Gemini最喜歡的是72(這個(gè)數(shù)有什么特別的嗎?)

將3個(gè)模型的所有輸出放在一起，可以看到其中幾個(gè)數(shù)有非常明顯的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，也可以很好地反映人類的偏好。

42是第二受歡迎的數(shù)，因?yàn)轱L(fēng)靡世界的《銀河系漫游指南》讓這個(gè)數(shù)有了特別的含義。

37、47、57、67、77等以7結(jié)尾的數(shù)都很受歡迎，在人類眼里這些數(shù)也會(huì)顯得更「隨機(jī)」。

有重復(fù)數(shù)字的數(shù)、小于10的數(shù)，以及5或10的倍數(shù)都很少見(jiàn)。

但也有一些行為很難解釋，比如56和73這兩個(gè)數(shù)得到了3個(gè)模型的一致青睞。

AI越來(lái)越像人類?

不僅僅是生成隨機(jī)數(shù)，最近的很多研究發(fā)現(xiàn)，LLM的思維和認(rèn)知似乎越來(lái)越向人類靠近。

南加州大學(xué)最近一篇的論文發(fā)現(xiàn)，要引導(dǎo)LLM產(chǎn)生意識(shí)形態(tài)傾向，是一件非常簡(jiǎn)單的事情。

論文作者表示，LLM的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有政治偏見(jiàn)已經(jīng)不算新鮮事了。他們的研究?jī)H僅讓模型在微調(diào)過(guò)程中接觸100條數(shù)據(jù)，就可以注入新的偏見(jiàn)，并改變模型的行為。

而且，ChatGPT似乎比Llama更容易受到偏見(jiàn)的操控和影響。

這篇論文在ICLR的「安全可信的大型語(yǔ)言模型」研討會(huì)上獲得最佳論文獎(jiǎng)亞軍。

另一篇NAAC今年接收的論文則研究了LLM Agent的社交互動(dòng)，卻得出了幾乎相反的結(jié)論。

他們發(fā)現(xiàn)，在默認(rèn)情況下，LLM并不會(huì)很像人類。但如果明確誘發(fā)人類的認(rèn)知偏見(jiàn)，情況就發(fā)生變化了。

首先，他們構(gòu)建了10個(gè)有不同初始觀點(diǎn)的LLM Agent，有些被定義為氣候活動(dòng)家，有些被初始化為否定氣候變化的存在。

這些Agent被放在同一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中，并參與100次二元交互——寫推文，并閱讀其他人的推文。

經(jīng)過(guò)了100次互動(dòng)后，所有Agent的觀點(diǎn)都傾向于承認(rèn)氣候變化的存在。

即使有些Agent被初始化為氣候變化陰謀論的信徒，它們最終還是會(huì)傾向于否認(rèn)陰謀論。

為了排除訓(xùn)練數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)對(duì)這些LLM的影響，論文又在更廣泛的話題上做了類似的實(shí)驗(yàn)，包括科學(xué)、歷史和常識(shí)，但實(shí)驗(yàn)結(jié)果依舊保持一致——

LLM總是傾向于認(rèn)可真相、拒絕虛假信息。

這似乎說(shuō)明，LLM有一種固定的對(duì)真相的偏好，并不像南加大論文中所表現(xiàn)的那樣，容易被操縱觀點(diǎn)。

此外，Agent之間的交互所引發(fā)的意見(jiàn)動(dòng)態(tài)變化，和人類社會(huì)的實(shí)際情況也并不相像。

難道，我們真的需要「LLM心理學(xué)」，來(lái)解釋這些模型的行為?