GPT-4通过图灵测试,胜率高达54%!UCSD新作:人类无法认出GPT-4

简介: 【5月更文挑战第27天】GPT-4在图灵测试中达到54%的胜率,使人类无法辨别其身份,展示出强大的人工智能模拟人类行为的能力。这项由UCSD进行的研究超越了ELIZA的22%,但未及人类67%的真实水平。尽管成果显著,图灵测试的局限性及AI伦理问题也随之浮现,引发关于技术控制与安全性的讨论。该进展预示着人工智能在客户服务等领域有广阔应用前景。[[arXiv:2405.08007](https://arxiv.org/pdf/2405.08007)]

GPT-4,作为人工智能领域的一项重大突破,最近在图灵测试中取得了令人瞩目的成绩。这项测试,由剑桥大学的Cameron R. Jones和Benjamin K. Bergen主导,旨在评估人工智能系统在模拟人类行为方面的能力。令人惊讶的是,GPT-4在测试中的胜率高达54%,这意味着在超过一半的测试中,它成功地让人类相信它是一个人。

图灵测试,以计算机科学家和数学家艾伦•图灵的名字命名,是一种用于判断机器是否能够表现出与人类无法区分的智能行为的测试。在测试中,人类测试者与隐藏在屏幕背后的实体进行交流,这个实体可能是一个人,也可能是一台机器。如果人类测试者无法可靠地判断他们是在与人还是机器交流,那么这台机器就被认为通过了图灵测试。

在这项研究中,参与者与GPT-4或其他两个系统(ELIZA和GPT-3.5)之一进行了五分钟的对话,然后被要求判断他们是否认为他们的对话伙伴是人类。结果显示,GPT-4被判断为人类的概率为54%,远超ELIZA的22%,但略低于实际人类的67%。这一结果表明,GPT-4在模拟人类行为方面取得了显著进展,已经能够以一种令人信服的方式与人类进行交流。

然而,尽管GPT-4在图灵测试中表现出色,但仍然存在一些限制和争议。首先,图灵测试本身就存在一些争议,一些人认为它过于简单,无法真正衡量人工智能的智能程度。其次,GPT-4在测试中的成功可能部分归功于人类测试者的易受骗性,而不是系统本身的能力。研究表明,参与者的决策往往受到语言风格和社交情感因素的影响,而不是传统的智力观念。

此外,GPT-4的成功也引发了一些关于人工智能伦理和安全的担忧。如果人工智能系统能够以如此高的准确度模拟人类行为,那么它们可能会被用于恶意目的,如传播虚假信息或进行网络欺诈。因此,研究人员和政策制定者需要考虑如何监管和控制这些系统的使用,以确保它们不会对社会造成伤害。

然而,尽管存在这些限制和争议,GPT-4在图灵测试中的表现仍然是一个重要的里程碑,标志着人工智能领域的重要进展。它表明,人工智能系统已经能够以一种令人信服的方式模拟人类行为,并可能在未来被用于各种实际应用,如客户服务、医疗诊断和自然语言处理。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2405.08007

目录
相关文章
|
12月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
用图灵测试检验AI尤其是大语言模型,真的科学吗?
【9月更文挑战第25天】《Does GPT-4 Pass the Turing Test?》一文评估了先进AI模型GPT-4的图灵测试表现。尽管GPT-4在某些对话中成功迷惑了参与者,但其整体成功率仅为41%,低于人类的63%。图灵测试作为评估AI语言能力的工具依然有效,但存在局限性,如无法评估AI的认知机制且受主观判断影响。此外,测试还引发了关于AI智能及伦理的讨论。
582 6
|
6月前
清华UCSD提出全新微调方法,8B小模型媲美GPT-4o!科学问题正确率提高28%
清华大学与UCSD研究人员提出了一种创新微调方法,通过“世界知识蒸馏”和“工具使用适应”两组件,显著提升大型语言模型(LLM)解决科学问题的能力,同时保持其基本推理能力。实验结果显示,该方法在多个科学领域基准数据集上大幅提高了答案准确性和工具使用精度。论文地址:https://arxiv.org/abs/2411.00412
97 2
|
11月前
|
人工智能
反向和错位图灵测试:GPT-4比人类更人性化!
【10月更文挑战第8天】本文探讨了GPT-4在反向和错位图灵测试中的表现。反向测试中,GPT-4判断自身生成对话的准确性高于判断人类对话;错位测试中,人类更容易区分GPT-4生成的对话。研究揭示了GPT-4的某些特征及其局限性,如数据集偏差和任务特定性。
145 5
|
11月前
|
机器学习/深度学习 测试技术
ACL杰出论文奖:GPT-4V暴露致命缺陷?JHU等发布首个多模态ToM 测试集,全面提升大模型心智能力
【10月更文挑战第6天】约翰斯·霍普金斯大学等机构提出了一项荣获ACL杰出论文奖的研究,旨在解决大模型在心智理论(ToM)上的不足。他们发布了首个MMToM-QA多模态ToM测试集,并提出BIP-ALM方法,从多模态数据中提取统一表示,结合语言模型进行贝叶斯逆规划,显著提升了模型的ToM能力。这一成果为机器与人类自然交互提供了新思路,尽管仍面临一些局限性和技术挑战。论文详情见:https://arxiv.org/abs/2401.08743。
201 6
|
11月前
|
算法 搜索推荐 机器人
【ChatGPT】参加计算机科学考试(GPT-4对比GPT-3.5)
【ChatGPT】参加计算机科学考试(GPT-4对比GPT-3.5)
159 0
|
人工智能 API Python
Openai python调用gpt测试代码
这篇文章提供了使用OpenAI的Python库调用GPT-4模型进行聊天的测试代码示例,包括如何设置API密钥、发送消息并接收AI回复。
|
11月前
|
API
2024-05-14 最新!OpenAI 新模型 GPT-4 omni 简单测试,4o速度确实非常快!而且很便宜!
2024-05-14 最新!OpenAI 新模型 GPT-4 omni 简单测试,4o速度确实非常快!而且很便宜!
144 0
|
缓存 测试技术 C++
OpenAI GPT-4 Code Interpreter测试
本文分析了OpenAI GPT-4 Beta版本中的Code Interpreter功能,测试了其处理不同文件类型(如图表PNG、长文本PDF、短代码ipynb和长代码C++)的能力,并指出了在处理超出Token Limit内容时的局限性。
166 0
OpenAI GPT-4 Code Interpreter测试
|
存储 SQL 数据库
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(四)(4)
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(四)
134 3
|
存储 NoSQL 索引
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(一)(4)
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(一)
131 2

热门文章

最新文章