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奧特曼大手一揮規劃了AI最新的分級系統！
就像自動駕駛領域的L5一樣，OpenAI提出的AI L5是“完美打工人”——OpenAI稱之為組織者，即能夠完成組織工作的人工智能。
其他1-4的等級分別是：
1.聊天機器人，具有會話語言能力的人工智能
2.推理者，人類水平的問題解決能力
3.代理，能夠采取行動的系統
4.創新者，能夠幫助發明的人工智能
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從OpenAI 內部測試的前沿模型出發，奧特曼認為OpenAI已經非常接近第二階段了，模型將達到類似人類的推理能力。
也就是說——雖然GPT在解決很多問題上秒殺人類，但OpenAI目前發布的產品都是弱于人類推理的。
就像AI大佬楊立昆那句反直覺的斷言：再前沿的AI并不比你的貓或者狗智能！
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從視覺這點也是如此，大模型甚至在簡單的數數問題上全軍覆沒。
由于訓練素材帶來的偏見，任何像五環的圖案，都會被模型認為有五個圈圈。
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雖然GPT-4o and Gemini 1.5 Pro等前沿模型都使用過“視覺理解”、“視覺能力”來宣傳自己的產品。
但奧本大學和阿爾伯塔大學的研究人員進行的研究，但揭示了當前人工智能模型的視覺理解能力還很初級。
LLM并不是真的憑借“看”來解決問題，而是像它們組織文字那樣：將輸入數據中的模式與其訓練數據中的模式一一匹配。
因此，GPT-4o們實際對自己“看到”的東西一無所知，對環、重疊、交叉等概念的沒有任何實際的視覺理解！
1.重疊形狀測試：兩圓距離接近時，GPT勝率掉至18%
一個經典的的視覺推理任務就是重疊形狀測試。
題目是，給定兩個圓，它們之間略有重疊、剛好接觸或有一定距離時，由模型判斷兩圓是否有交疊的部分。
大模型的表現極其不穩定。
當它們相距較遠時，GPT-4o在95%以上的情況下能夠正確回答，但在零或小距離下，僅有18%的正確率。Gemini Pro 1.5表現最佳，但在接近距離時便只有7成的正確率。
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2.環形圖案測試：僅在五環圖案時，LLM有100%爭取率
在第二個視覺推理測試中，大模型被要求識別環形圖案由多少個圓圈組成。
當圖片中出現五個環時，大模型得到百分之百的正確率。但接下來增加一個環則完全毀掉了結果！
Gemini迷失了，在接近距離時一次也沒能正確回答。Sonnet-3.5在六次中……三分之一的時間內得到了正確答案，而GPT-4o則略低于半數的正確率。
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這個實驗的目的很簡單，即展示這些模型無論做什么，都不是我們認為的“看”。
畢竟，即使它們視覺能力差，我們也不會期望它們在六、七、八、九個環的圖片上表現差異如此之大。
測試的其他任務顯示了類似的模式；問題并不在于它們的視覺理解或推理能力好壞，而似乎是它們在某些情況下能夠計數的另一種原因。
當然，其中一個潛在的答案正擺在我們面前：為什么它們在得到一個五環圖片的問題上表現得如此出色，但在其它情況下，或是在五個五邊形的情況下卻如此糟糕？（公正地說，Sonnet-3.5在這方面表現還不錯。）
因為它們所有在訓練數據中都有一個五環的圖片：奧林匹克五環。
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這個標志不僅在訓練數據中反復出現，而且很可能在其替代文本、使用指南和關于它的文章中詳細描述。
但在它們的訓練數據中，你在哪里找到六個交錯環？或七個？如果它們的回應有任何指示：完全找不到！它們對自己“看到”的東西一無所知，對環、重疊或任何這些概念的沒有任何實際的視覺理解。
3.黑箱：沒有技術知道GPT-4o究竟看見了什么
研究人員被問到他們對視覺模型的“盲目性”有何看法。
研究者Nguyen寫道：“‘盲目’對于人類來說有多種定義，而對于AI這種類型的盲目——對我們展示的圖像的不敏感性來說，目前還沒有一個詞語”。
“目前沒有技術能夠準確可視化模型到底看到了什么。它們的行為是輸入文本提示、輸入圖像和數十億個權重的復雜函數。”
他推測，這些模型并不完全盲目，而是從圖像中提取的視覺信息是近似和抽象的，類似于用語言描述“左側有一個圓”。
但這些模型沒有辦法進行視覺判斷，使它們的回應就像某人對圖像有所了解但實際上并不能看見一樣。
最后，Nguyen發送了這個例子，支持了以上假設：
研究人員給模型提供了藍色圓圈和綠色圓圈，但圖中交叉部分并沒有混色。然而，在一般情況下，一個藍色圓圈和一個綠色圓圈重疊時，通常會出現一個青色陰影區域。
所以模型們就紛紛說自己看到了疊色的青色區域——實際上沒有存在。
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因此，盡管這些前沿的AI公司，在發表“閃亮的產品”時，將聲明表達得非常巧妙。
我們還能回憶起GPT-4o在發布會上是多么的令人驚喜。
雖然OpenAI想讓我們認為模型在某種意義上具備了“看”的能力——我們也是這樣做的。
但實際情況是，模型的工作方式與它們進行數學運算或撰寫故事的方式類似：將輸入數據中的模式與其訓練數據中的模式進行匹配。
這導致這些模型在某些看似微不足道的任務上也表現出失敗，比如隨機挑選一個數字，他們總是偏好37、47、57這樣的數字，因為人類給定的數據就是如此。
參考鏈接：https://techcrunch.com/2024/07/11/are-visual-ai-models-actually-blind/
