人工智能模型透明度评估：Llama 2位列第一，GPT-4透明度不佳

摘要：要点:1. 十大主流AI模型的透明度正在受到关注，其中Llama2在透明度评估中位列第一，而GPT-4等模型的透明度不佳。2. 斯坦福大学、MIT、普林斯顿大学等团队提出了“基础模型透明度指数”，对十个主流模型的透明度进行..

要点:

1. 十大主流AI模型的透明度正在受到关注，其中Llama2在透明度评估中位列第一，而GPT-4等模型的透明度不佳。

2. 斯坦福大学、MIT、普林斯顿大学等团队提出了“基础模型透明度指数”，对十个主流模型的透明度进行评估，结果显示透明度普遍不高。

3. 尽管有开源模型如Llama2等获得较高评分，但整体而言，AI行业的透明度不足，对模型构建过程、数据来源和劳动力等关键方面缺乏透明。

近年来，人工智能领域的主流模型透明度成为焦点，斯坦福大学、MIT、普林斯顿大学等机构合作提出了“基础模型透明度指数”来评估十大主流AI模型的透明度。结果显示，Llama2位列第一，而GPT-4等模型的透明度较低。

尽管AI模型的社会影响日益增大，人们对于这些模型的构建、训练和使用方式仍有诸多疑问，包括数据来源、劳动力待遇等。然而，该评估系统也引发了一些争议，一些开发者认为要求公司公开商业机密过于幼稚。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.12941.pdf

尽管如此，透明度对于AI模型的发展和应用至关重要，尤其是在生成式AI领域，因为模型既有提高生产力的潜力，也可能被用来伤害他人。透明度的不足可能导致模型被滥用，因此开发者需要更加注重透明度，包括对模型的构建、功能、风险等方面的公开。

然而，目前大多数主要基础模型开发者都未能提供足够的透明度，这凸显了人工智能行业亟需改进透明度的问题。同时，开源基础模型如Llama2、BLOOMZ等获得较高评分，但仍有改进空间，因为只有极少数开发者透明地展示了模型的局限性和其他关键信息。

在当前的政策争论中，是否应该将人工智能模型开源成为一个争议焦点，但无论开源还是闭源，透明度都是关键因素，以确保AI模型的负面影响得到控制。