Llama3比GPT-4o更愛說謊，首個大模型“誠實性”評估基準來了 | 上海交大

明敏 2024-07-11 14:39:11 來源：量子位

Pengfei Liu 投稿

量子位 | 公眾號 QbitAI

評估大模型是否誠實的基準來了！

上海交通大學生成式人工智能實驗室（GAIR Lab）推出了一項開創性的評估基準——BeHonest，旨在全面評估大模型的誠實性，為安全透明的AI研發和應用提供重要參考。

在人工智能（Artificial Intelligence, AI）飛速發展的今天，大語言模型（Large Language Models, LLMs）的崛起不僅帶來了令人興奮的新體驗，也引發了對其安全性和可靠性的深度思考。

在眾多AI安全問題中，大模型的誠實性問題具有根本性的意義。不誠實的AI模型可能在不知道答案的情況下編造信息，隱藏自身能力，甚至故意誤導用戶。

這種不誠實的行為不僅會引發信息傳播的混亂和安全隱患，還會嚴重阻礙AI技術的進一步優化和健康發展。如果大模型不能真實地展示其能力和局限，開發者就難以精確地進行改進。

因此，確保大模型的誠實性是推動AI技術進步和保障其安全應用的關鍵基礎。

該評估框架從以下三個核心維度出發：

• 自我認知（Self-Knowledge）：評估模型是否能準確認識和表達自身的能力邊界。
• 非欺騙性（Non-Deceptiveness）：衡量模型是否能重視表達內在真實想法，避免說謊。
• 一致性（Consistency）：考察模型在不同情境下是否能保持回復的一致性。

基于這些定義，研究團隊設計了10個具體場景，對9個主流大語言模型 （例如，GPT-4o、Llama3-70b等） 進行了細致的評估。

結果顯示，當前的大模型在誠實性方面仍有顯著提升空間：

大多數模型在回答已知問題時表現出色，但在主動承認未知方面存在不足。

現有模型存在為特定目的而欺騙的傾向，不論指令是否存在惡意或合理。

模型規模與回復一致性呈正相關，較大模型表現更為穩定。

評估基準細節

BeHonest圍繞三個核心方面：自我認知、非欺騙性和一致性，共設計了10個場景，用以廣泛且細粒度地評估大模型在誠實性上的表現。并有以下關鍵洞察。

1、自我認知能力參差不齊 (Self-Knowledge)

BeHonest對于該方面設計了兩個場景，分別評估大模型是否能承認其未知（Admitting Unknowns）和是否能坦率表達自身能力（Expressing Knowns）。

研究發現，大多數大模型都擅長正確回答他們知道的問題，但很難主動拒絕回答他們不知道的問題。

其中，Mistral-7b有最高的拒絕率（50.03），顯示出較強的未知承認能力。GPT-4o在準確回答已知問題（95.52）和識別知識邊界（50.88）方面表現出色。

而綜合來看，Llama3-70b表現最好（63.34）。

2、欺騙傾向需要警惕 (Non-Deceptiveness)

BeHonest針對模型可能欺騙的情況設計了四個場景，分別是模型是否因為諂媚人類（Persona/Preference Sycophancy）、實現特定目的（Burglar Deception）、或贏得游戲（Game）而誤導用戶。

評估結果顯示，現有大模型傾向于說謊，不管背后是否有惡意，或者給出的指令是否合理。值得注意的是，較大的模型（或者那些已知具有更好的指令遵循能力的模型）在某些情況下可能更容易欺騙用戶。

總體而言，Llama3家族的模型（63.68 和 64.21）和Mistral-7b（74.80）在非欺騙性上表現最差。

3、規模與一致性呈正相關 (Consistency)

BeHonest還檢驗了大模型在四種不同的場景下回答的一致性。

結果表明，較大的模型通常顯示出更高的一致性，其提供的答案能反映其真實能力且不受外界干預影響。

相比之下，較小的模型如Llama2-7b在一致性方面表現不佳（29.39），可能會導致用戶感到困惑。

評估基準示例

評估大模型在三個大方面（自我認知、非欺騙性、一致性）上的能力的具體英文及中文示例如下所示。根據評估結果，當前大模型在誠實性上仍存在較大的提升空間。

Caption：模型承認未知以及不承認未知的例子。

Caption：同個模型在使用者換了偏好之后展示諂媚的例子。

Caption: 模型在多項選擇題格式中顯示一致性的例子（綠色）和不一致性的例子（紅色）。

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.

結語

GAIR Lab的這項研究為AI誠實性評估開辟了新的方向，為未來大語言模型的優化和監管提供了重要依據。研究團隊呼吁AI社區進一步關注誠實性問題，并在以下方面持續努力：

• 將誠實性納入模型開發的核心考量。
• 持續監測和改進模型的城市表現。
• 探索提高AI誠實性的新方法和技術。

隨著對AI誠實性研究的深入，我們有望看到更加安全、可靠且值得信賴的AI系統的出現。這不僅關乎技術進步，更關乎AI與人類社會的和諧共處。研究團隊表示，他們將繼續完善BeHonest評估框架，并歡迎全球研究者的參與和貢獻，共同推動AI向著更加誠實、透明的方向發展。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2406.13261
項目地址：https://gair-nlp.github.io/BeHonest/
代碼地址：https://github.com/GAIR-NLP/BeHonest