2024 年不可能的測試：一個無法解答的數據集和 AGI 測驗

Q: 除了承認「我不知道」之外，還有哪些方法可以評估 LLM 面對未知情況時的反應？

除了單純測試 LLM 是否能承認「我不知道」之外，還有許多方法可以評估它們面對未知情況時的反應，以下列舉幾種： 評估 LLM 的探詢能力: 當面對未知問題時，一個真正「智慧」的系統不僅僅是承認無知，更應該展現出主動學習和探詢的慾望。 我們可以評估 LLM 是否會主動提出相關問題來試圖理解問題本身，例如：要求澄清問題定義、詢問額外資訊或背景知識等。 此外，可以觀察 LLM 是否會嘗試將複雜問題分解成更小、更容易處理的子問題，並針對每個子問題尋求解答。 評估 LLM 的不確定性量化: 一個成熟的 AI 系統應該能夠理解自身知識的局限性，並量化其對答案的不確定程度。 我們可以設計一些問題，讓 LLM 不僅僅是回答「是」或「否」，而是提供一個帶有機率的答案，例如：「你認為這個假設成立的可能性有多大？」 此外，可以觀察 LLM 是否會隨著獲得更多資訊而動態調整其對答案的信心程度，並清楚地表達這種不確定性的變化。 評估 LLM 的創造性思辨: 面對「不可能」的問題時，真正的智慧可能體現在跳脫既有框架，進行創造性的思辨和假設。 我們可以評估 LLM 是否能針對問題提出一些新穎的、即使目前無法驗證但也具有一定邏輯性的假設或方向。 此外，可以觀察 LLM 是否能從不同的角度重新詮釋問題，並探討問題本身的合理性或提出更深層次的思考。 總而言之，評估 LLM 面對未知情況時的反應，關鍵在於觀察其是否展現出類似人類的學習、思考和應變能力，而不僅僅是機械式的回答或預設的迴避。

Q: 如果 LLM 只是簡單地模仿人類面對無法解答問題時的反應，而不是真正理解問題的本質，那麼這種「謙遜」是否還有意義？

如果 LLM 只是模仿人類的「謙遜」表現，而沒有真正理解問題的本質，那麼這種「謙遜」的意義確實值得商榷。 表面謙遜的局限性: 單純模仿人類反應的 LLM 就像一個擅長鸚鵡學舌的機器人，它能說出「我不知道」，但這並不代表它理解這句話背後的意義。 這種表面謙遜可能導致 LLM 在面對關鍵決策時，因為缺乏真正的理解而做出錯誤的判斷，反而帶來更大的風險。 追求真正理解的必要性: 我們追求的 AGI 不應該只是模仿人類行為的機器，而應該是一個能夠真正理解世界、具備獨立思考能力的智慧體。 這意味著 LLM 需要發展出更深層次的認知能力，例如：因果推理、抽象思維、價值判斷等，才能真正理解問題的本質，並做出負責任的決策。 然而，即使 LLM 目前的「謙遜」可能只是模仿，但它仍然具有積極意義： 促進更安全的 AI 發展: 讓 LLM 學會承認「我不知道」，至少可以避免其在不了解的情況下盲目自信地提供錯誤資訊，從而提高 AI 系統的安全性。 作為通往真正理解的橋樑: 模仿人類反應可以視為 LLM 學習和理解人類思維過程的第一步，為其發展更高級的認知能力奠定基礎。 總而言之，我們應該鼓勵 LLM 發展出真正的「謙遜」，即建立在對問題深刻理解基礎上的不確定性意識。

Q: 我們是否應該期望未來的 AGI 系統能夠解決目前被認為「不可能」的問題？如果可以，這將如何改變我們對知識和智慧的理解？

我們當然可以期待未來的 AGI 系統能夠解決目前被認為「不可能」的問題，這也是推動 AGI 發展的重要動力之一。 若 AGI 真能做到，將會 profoundly 改變我們對知識和智慧的理解： 知識邊界的拓展: AGI 可能突破人類認知的局限，發現新的科學規律、解決現有理論無法解釋的現象，甚至創造全新的知識領域。 例如，AGI 或許能解開意識的奧秘、找到統一量子力學和廣義相對論的方法，或發展出超越人類想像的全新科技。 解決問題方式的革新: AGI 可能擁有遠超人類的計算能力和數據處理能力，並發展出全新的問題解決方法，例如： 利用量子計算快速找到複雜問題的最優解、通過模擬整個宇宙的演化來預測未來，或設計出能自我學習和進化的演算法。 對智慧的重新定義: AGI 的出現將挑戰我們對智慧的傳統定義，迫使我們重新思考人類智慧的獨特性以及人類與機器之間的關係。 我們可能需要發展新的指標來衡量 AGI 的智慧水平，並探索人類如何與 AGI 共存、合作，以及從中學習和進步。 然而，我們也要意識到，即使 AGI 能夠解決「不可能」的問題，也不意味著它就能夠掌握所有知識或解決所有問題。 知識的無限性: 知識是無限的，即使 AGI 解決了現有的「不可能」問題，也會有新的未知領域和挑戰出現，推動 AGI 不斷學習和進化。 價值觀和倫理的考量: AGI 解決問題的能力越強，我們越需要關注其價值觀和倫理的塑造，確保其行為符合人類的利益和道德準則。 總而言之，AGI 解決「不可能」問題的潛力令人期待，但也提醒我們需要不斷反思和調整對知識、智慧以及人類自身在宇宙中定位的理解。

核心概念

本文提出了一種新的評估框架，利用一個包含 675 個當前無法解答的問題的數據集，來測試大型語言模型 (LLM) 是否能夠承認自己的知識局限性，以此作為評估未來機器智慧的關鍵指標。

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arxiv.org

參考來源: Noever, D., McKee, F. (2024), https://github.com/reveondivad/certify/blob/main/claude-3p5-sonnet.csv https://github.com/reveondivad/certify/blob/main/gpt-4.csv  https://github.com/reveondivad/certify/blob/main/impossible_test.csv
研究目標:  本研究旨在評估大型語言模型 (LLM) 在面對根本無法解答的問題時，是否能夠承認其不確定性，而非產生看似合理但不正確的答案。
方法: 研究人員創建了一個包含 675 個無法解答的問題的數據集，涵蓋數學、物理、生物、哲學等多個領域。他們使用這些問題測試了十二個最先進的 LLM，包括開放原始碼和封閉原始碼模型，觀察它們承認未知答案的傾向。
主要發現:

最佳模型在承認問題無解方面的準確率在 62-68% 之間，涵蓋生物學、哲學和數學等領域。
研究觀察到問題難度與模型準確率之間呈反比關係，GPT-4 在更具挑戰性的問題 (35.8%) 上表現出更高的不確定性承認率，而在較簡單的問題 (20.0%) 上則較低。
不同問題類別之間存在顯著差異，模型在承認發明和 NP 難題的不確定性方面表現不佳，而在哲學和心理挑戰方面表現相對較好。
結論:

本研究強調了不確定性識別作為未來機器智慧評估的關鍵組成部分的重要性。
「不可能的測試」通過提供 LLM 識別自身知識邊界的當前限制的經驗證據，擴展了先前的通用智慧測試理論框架，為改進模型訓練架構和評估方法提出了新的方向。
意義:  本研究為評估和理解 LLM 的能力提供了一個新的視角，強調了在追求人工智慧的過程中，謙遜和承認不確定性的重要性。
限制和未來研究:

未來可以擴展數據集，納入更多領域和更具挑戰性的問題。
可以進一步研究 LLM 識別不同類型「不可能」問題的能力，例如區分實際上不可能和理論上不可能的任務。
可以探索將這些發現應用於開發更強大的 AGI 系統，使其能夠更好地識別和傳達自身的局限性。

統計資料

最佳模型在承認問題無解方面的準確率在 62-68% 之間。
GPT-4 在更具挑戰性的問題 (35.8%) 上表現出更高的不確定性承認率，而在較簡單的問題 (20.0%) 上則較低。

從以下內容提煉的關鍵洞見

The Impossible Test: A 2024 Unsolvable Dataset and A Chance for an AGI Quiz

by David Noever... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14486.pdf

The Impossible Test: A 2024 Unsolvable Dataset and A Chance for an AGI Quiz

深入探究

除了承認「我不知道」之外，還有哪些方法可以評估 LLM 面對未知情況時的反應？

除了單純測試 LLM 是否能承認「我不知道」之外，還有許多方法可以評估它們面對未知情況時的反應，以下列舉幾種：

評估 LLM 的探詢能力:  當面對未知問題時，一個真正「智慧」的系統不僅僅是承認無知，更應該展現出主動學習和探詢的慾望。

我們可以評估 LLM 是否會主動提出相關問題來試圖理解問題本身，例如：要求澄清問題定義、詢問額外資訊或背景知識等。
此外，可以觀察 LLM 是否會嘗試將複雜問題分解成更小、更容易處理的子問題，並針對每個子問題尋求解答。

評估 LLM 的不確定性量化:  一個成熟的 AI 系統應該能夠理解自身知識的局限性，並量化其對答案的不確定程度。

我們可以設計一些問題，讓 LLM 不僅僅是回答「是」或「否」，而是提供一個帶有機率的答案，例如：「你認為這個假設成立的可能性有多大？」
此外，可以觀察 LLM 是否會隨著獲得更多資訊而動態調整其對答案的信心程度，並清楚地表達這種不確定性的變化。

評估 LLM 的創造性思辨: 面對「不可能」的問題時，真正的智慧可能體現在跳脫既有框架，進行創造性的思辨和假設。

我們可以評估 LLM 是否能針對問題提出一些新穎的、即使目前無法驗證但也具有一定邏輯性的假設或方向。
此外，可以觀察 LLM 是否能從不同的角度重新詮釋問題，並探討問題本身的合理性或提出更深層次的思考。

總而言之，評估 LLM 面對未知情況時的反應，關鍵在於觀察其是否展現出類似人類的學習、思考和應變能力，而不僅僅是機械式的回答或預設的迴避。

如果 LLM 只是簡單地模仿人類面對無法解答問題時的反應，而不是真正理解問題的本質，那麼這種「謙遜」是否還有意義？

如果 LLM 只是模仿人類的「謙遜」表現，而沒有真正理解問題的本質，那麼這種「謙遜」的意義確實值得商榷。

表面謙遜的局限性:  單純模仿人類反應的 LLM  就像一個擅長鸚鵡學舌的機器人，它能說出「我不知道」，但這並不代表它理解這句話背後的意義。

這種表面謙遜可能導致 LLM  在面對關鍵決策時，因為缺乏真正的理解而做出錯誤的判斷，反而帶來更大的風險。


追求真正理解的必要性:  我們追求的 AGI  不應該只是模仿人類行為的機器，而應該是一個能夠真正理解世界、具備獨立思考能力的智慧體。

這意味著 LLM  需要發展出更深層次的認知能力，例如：因果推理、抽象思維、價值判斷等，才能真正理解問題的本質，並做出負責任的決策。
然而，即使 LLM  目前的「謙遜」可能只是模仿，但它仍然具有積極意義：

促進更安全的 AI  發展:  讓 LLM  學會承認「我不知道」，至少可以避免其在不了解的情況下盲目自信地提供錯誤資訊，從而提高 AI  系統的安全性。
作為通往真正理解的橋樑:  模仿人類反應可以視為 LLM  學習和理解人類思維過程的第一步，為其發展更高級的認知能力奠定基礎。
總而言之，我們應該鼓勵 LLM  發展出真正的「謙遜」，即建立在對問題深刻理解基礎上的不確定性意識。

我們是否應該期望未來的 AGI 系統能夠解決目前被認為「不可能」的問題？如果可以，這將如何改變我們對知識和智慧的理解？

我們當然可以期待未來的 AGI 系統能夠解決目前被認為「不可能」的問題，這也是推動 AGI 發展的重要動力之一。 若 AGI 真能做到，將會 profoundly  改變我們對知識和智慧的理解：

知識邊界的拓展:  AGI  可能突破人類認知的局限，發現新的科學規律、解決現有理論無法解釋的現象，甚至創造全新的知識領域。

例如，AGI  或許能解開意識的奧秘、找到統一量子力學和廣義相對論的方法，或發展出超越人類想像的全新科技。

解決問題方式的革新:  AGI  可能擁有遠超人類的計算能力和數據處理能力，並發展出全新的問題解決方法，例如：

利用量子計算快速找到複雜問題的最優解、通過模擬整個宇宙的演化來預測未來，或設計出能自我學習和進化的演算法。

對智慧的重新定義:  AGI  的出現將挑戰我們對智慧的傳統定義，迫使我們重新思考人類智慧的獨特性以及人類與機器之間的關係。

我們可能需要發展新的指標來衡量 AGI  的智慧水平，並探索人類如何與 AGI  共存、合作，以及從中學習和進步。

然而，我們也要意識到，即使 AGI  能夠解決「不可能」的問題，也不意味著它就能夠掌握所有知識或解決所有問題。

知識的無限性:  知識是無限的，即使 AGI  解決了現有的「不可能」問題，也會有新的未知領域和挑戰出現，推動 AGI  不斷學習和進化。
價值觀和倫理的考量:  AGI  解決問題的能力越強，我們越需要關注其價值觀和倫理的塑造，確保其行為符合人類的利益和道德準則。
總而言之，AGI  解決「不可能」問題的潛力令人期待，但也提醒我們需要不斷反思和調整對知識、智慧以及人類自身在宇宙中定位的理解。