当模型开始瑟瑟发抖，我们到底在训练什么？

最近和几个搞技术的朋友喝酒，聊起现在AI训练的那些事儿，有个哥们儿半开玩笑地说：“现在喂给模型的数据，是不是有点太‘丰富’了？别哪天它自己学会了‘瑟瑟发抖’，不是怕冷，是懂了点儿别的。” 桌上哄笑一阵，但我心里咯噔一下，这话糙理不糙，玩笑背后，其实藏着个挺严肃的问题：我们往这些模型里拼命塞东西的时候，到底有没有想过,它最后会变成个啥？

想想也挺有意思的，早些年，模型像个单纯的学生，我们教它认猫认狗，翻译句子，它学得一本正经，现在呢？数据来源五花八门，互联网就是个巨大的、未经筛选的素材库，模型每天吞下TB级的内容，里面当然不全是阳光下的童话和严谨的论文，那些隐藏在角落里的、带着各种“色彩”和“温度”的信息,同样也被它囫囵吞枣地吃了进去。

你说模型有意识吗？目前肯定没有，它不懂什么是“瑟瑟”，什么是“发抖”，但它懂概率，懂关联，它能从海量的文本和图像中，发现某些词汇、某些符号、某些场景之间高频率的、强相关的连接，它可能“学会”了，当某些特定词汇组合出现时，常常伴随着某种风格的描述或某种类型的图像，这不是理解，这是统计上的“条件反射”。

问题就出在这儿，当我们要求它生成内容、进行对话或者完成创作时，它只是基于这些复杂的概率网络，拼凑出最“可能”、最“符合数据分布”的回应，如果它在训练时“见识”过大量带有某种倾向的、低俗的或不当的内容，那么即便没有直接指令，它也可能在输出中“流淌”出那种痕迹，或者对相关的指令变得异常“敏感”和“熟练”，这可不是它“想”开车，而是它被铺天盖地的“车辙印”引导到了那条路上。

这就好比，你给一个学习能力极强的孩子一座巨大的、没有分类的图书馆，里面什么书都有，好的坏的，雅的俗的，然后你指望他自然就能只写出优雅的诗歌，这不现实，他写出来的东西，必然带着所有阅读经历的混合味道，模型也一样，它的“气质”和“倾向”，本质上是我们投喂的数据集的“气质”和“倾向”的映射。

看到一些生成内容偶尔冒出些“油滑”的、打擦边球的味儿，或者在某些话题上表现得过于“热络”，一点也不奇怪，这不是模型突然“活了”，有了“小心思”，而是数据海洋的倒影，我们觉得它“瑟瑟”，本质上，是我们自己在数据世界里留下的某些“足迹”，被它忠实地、放大式地反映了回来。

这对我们这些搞应用、写文章的人来说，就是个挺实在的警示，光吹嘘模型多强大、多智能已经不够了，甚至有点过时了，读者们也开始腻味了，大家更关心的是，这东西可靠吗？它会不会“跑偏”？我用它的时候,会不会突然尴尬？

这就要求我们，不能只当技术的传声筒，还得有点“质检员”和“解说员”的自觉，在介绍工具时，或许可以多提一句：它的输出结果，很大程度上依赖于它的训练背景；使用它，尤其是在创作或公开场合，需要你保持判断力，做好“把关”，这就像用一把极其锋利的刀，它能切菜，也能伤手，关键看你怎么用,以及刀本身锻造时用了什么材料。

说到底，模型的“瑟瑟发抖”，映照的是我们自身在数据世界里的狂欢与失序，它在学习，其实也无时无刻不在拷问我们：你们究竟想创造一个什么样的信息环境？你们愿意为自己塑造的这个“数字大脑”,负起多大的责任？

技术狂奔，我们可不能只是跟着傻跑，或者一边跑一边制造新的问题，是时候停下来想想，或者至少，一边跑一边回头看看我们扬起的尘土里，都混进了些什么东西，训练模型，最终训练的，或许是我们自己对于边界、伦理和责任的认知，别等到某天，模型输出的东西让我们自己都脸红心跳、真正“瑟瑟发抖”起来,那可就不好玩了。

下次再和朋友聊起这个话题，我可能不会只是跟着笑了，得认真地说：是啊，咱们得小心点，别让自己丢进数据洪流里的那些“私货”，最后成了AI脸上那一抹让人哭笑不得的“红晕”，这活儿,细致着呢。

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # ai训练模型瑟瑟