GPT-4 通过图灵测试了！UCSD 研究团队通过实证研究，人类无法将 GPT-4 与人类进行区分。而且，有 54% 的情况下，它被判定为人类。
GPT-4 可以通过图灵测试吗？当一个足以强大的模型诞生之后，人们往往会用图灵测试去衡量这一 LLM 的智能程度。最近，来自 UCSD 的认知科学系研究人员发现：
在图灵测试中，人们根本无法区分 GPT-4 与人类！
在图灵测试中，GPT-4 有 54% 的情况下，被判定为人类。
实验结果更是表明，这是首次有系统在「交互式」双人图灵测试中，被实证通过测试。
研究者 CameronR.Jones招募了 500 名志愿者，他们被分为 5 个角色：4 个评估员，分别是 GPT-4、GPT-3.5、ELIZA 和人类，另一个角色就「扮演」人类自己，藏在屏幕另一端，等待着评估员的发现。
以下是节选的游戏，你能看出哪个对话框是人类吗？
其实，这四段对话中，有一段是与人类证人的对话，其余都是与人工智能的对话。
过去 74 年里，人们进行了许多图灵测试的尝试，但很少进行过受控实验。
著名的 Loebner 奖是一项年度竞赛，然而从 1990 年首次举办一直到 2020 年，没有一个系统通过测试。
最近的一项大规模研究发现，人类在 2 分钟的在线对话中，识别一系列 LLM 准确率达到 60%。
迄今为止，还没有任何机器通过测试的「受控」实验演示。
为了测试人们是否有可能识破当前 AI 系统的欺骗行为，研究人员使用 GPT-4 进行了一次随机控制的双人图灵测试。
测试要求很简单，即人类参与者与人类、人工智能开启 5 分钟对话，并判断对话者是否是人类。
正如开篇所述，研究人员一共测评了 3 个模型 ——GPT-4、GPT-3.5，以及 ELIZA。
针对前两个 LLM，研究者通过改编 GPT-4 和 GPT-3.5 探索性研究中表现最佳的提示，来指示大模型如何去响应消息。
研究人员称，解释图灵测试的一个核心挑战是，系统表现出色可能源于两种原因：
- 一是出色地模仿人类
- 二是评判者过于轻信
后一种情况，常被称为 ELIZA 效应，即参与者甚至会将简单的系统也人性化。
ELIZA 系统对于每个人来说，再熟悉不过了。
它是 20 世纪 60 年代的一款基于规则的简单聊天机器人，但用户发现自己也会将人类特征归因于它。
因此，在实验中，研究人员将 ELIZA 作为基线，一方面是为了从经验上量化 ELIZA 效应，另一方面也是为了在实验中进行操作检查。
那么，这项图灵测试的结果，具体如何呢？
首先看一个重要的指标：通过率。
研究者将通过率定义为在游戏中，评估对象被评估者判定为人类的比例。
GPT-4 的通过率为 54%，超过了 GPT-3.5（50%）和 ELIZA 基线（22%），但低于人类被试者（67%）。
这个结果其实并不令人意外，与研究初始阶段的设想基本相符合。
在试验之前，研究者就做出了几个假设：首先，假设人类在检测 GPT-4 方面的能力不会超过偶然性（50%）。
为了验证这一点，研究者拟合了一个逻辑回归模型来预测只有截距的通过率。
截距与 0（z=0.14, p=0.482）没有明显差距，这表明 GPT-4 的通过率可以约等于 50%。贝叶斯模型预测 GPT-4 截距的 95% 可信区间为-0.24-0.55（相当于 44%-63% 的通过率）。
这意味着，人类在面对 GPT-4 时，成功分辨的概率跟抛硬币差不多！
结果还证实了研究人员的第二和第三个假设：人类的通过率明显高于 GPT-4 的通过率（z=2.42，p=0.017），而 GPT-4 的通过率高于 ELIZA 的通过率（z=4.11，p<0.001）。
然而，与研究者的试验设想不一致的是：GPT-4 和 GPT-3.5 的表现几乎差不多（z=0.497，p=0.619）。
在「伪装人类」这一块，打了个平手。
同样出人意料的是，那些自称更了解 LLM 工作原理的参与者并没有更成功地识别出 LLM（z = -0.023，p = 0.869）。
在探索性分析中，研究者发现年龄对询问者的准确性有负面影响（z = -2.24，p = 0.025），但其他人口统计学变量（包括性别、教育水平和与聊天机器人互动的频率）则没有显著影响。
为什么会是这样的结果？让我们来分析一下背后的原因。
为了深入了解到底是什么在影响评估者的决策，我们对评估者使用的策略和他们为决策提供的理由进行了分类。
36% 的评估者会与评估对象闲聊，询问一些个人细节或日常活动。
第二类和第三类最常用的策略是社交与情感（25%）—— 例如，询问评估对象的观点和经历，观察他们是否具备幽默感。
还有人侧重考察知识与推理（13%），包括有关数学、逻辑和常识的问题。
为了对比每种策略的有效性，研究者计算了使用这些策略的平均准确率。
当评估对象问及对方有关人类经历（75%）、逻辑和数学（78%）或直接「指控」对方是人工智能（80%）时，通常会距离「正确答案」更近。
在游戏中，人工智能之所以会「露出马脚」，通常是因为评估者认为他们似乎在强迫自己扮演角色，要么过于随意，要么则缺乏个性。
而 ELIZA 很容易「暴露」，主要是因为反应不自然和缺乏语境意识。
可以看出，无论是从参与游戏的志愿者所使用的策略还是决策理由来看，他们都更注重语言风格和社会情感因素，而不是更传统的智力范畴（知识和推理）。
这似乎反映出志愿者们的一个潜在假设 —— 社会智能才是 AI 最无法模仿的人类特征。
如何判断系统何时通过了图灵测试？
图灵在 1950 年的论文中预测，到本世纪末，AI 系统将能够很好地玩模仿游戏，以至于审查员在 5 分钟的交流后，做出正确识别的机会不会超过 70%。
这一结论，导致了 AI 的通过率是否能够达到 30%，成为许多研究者的讨论目标。
然而，这个基准似乎是任意的，并且不清楚图灵是否将其作为成功的定义。
其实，50% 的基线更加合理，因为它更能证明人类审查者，在识别 AI 方面并不比偶然性更强。
这一定义，与发现用户是否可以在在线互动中，可靠地识别其他人类这一目标尤为相关。
在研究者的预公开的分析中，通过使用 ELIZA 基线作为操作检查来解决这个问题。
只有当分析表明 ELIZA 的通过率低于概率，而 GPT-4 的通过率不低于概率的情况下，才能判定模型通过了测试。
而根据这一定义，GPT-4 显然通过了这一版本的图灵测试。
此外，参与者的置信度得分和决策依据，都表明他们并非随意猜测：GPT-4 是人类的平均置信度为 73%（见图 2）。
有网友表示，如果我们要将图灵测试等同于智力，图灵测试就不是一个好的测试。然而，AI 几乎始终可以「欺骗」人类的事实有点令人担忧。
还有人称，自己对这种测试表示怀疑。因为 GPT-4 的表现会超过大多数人，所以很容易区分谁是人类，谁是人工智能。
研究者对此表示，这确实是我们遇到的一个问题。比如，GPT-4 的知识储备「太丰富」或者掌握的语言太多。我们明确提示该模型避免这种情况，这在一定程度上是有效的。
参考资料：
https://x.com/camrobjones/status/1790766472458903926
https://x.com/emollick/status/1790877242525942156
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