Trump當選概率有多大?UC伯克利CAIS聯手打造「AI預言家」,吊打人類分析師
【新智元導讀】AI的能力終于癫成了和這個世界匹配的樣子——來自UCB等機構的研究者們用GPT-4o,開發出了一個「AI預言家」。
LLM的神奇職能,又多了一個。
用更形象的話說,就是中國的「算命簽」、歐洲的「水晶球」,可以用「超人」的能力預測未來。
去年12月,Nature就刊登了一篇研究,可以用LLM預測一個人生活中即將發生的事件,就像預測句子中的next token一樣。
實驗結果表明,這個模型甚至能預測一個人未來4年內死亡的可能性,准確率高達78.8%。
最近,AI安全中心總監Dan Hendrycks聯合加州大學伯克利分校的研究人員,開發了一個更強大的系統FiveThirtyNine,預測更宏觀的社會事件,比如「Trump能否贏得2024年大選」。
這個AI預測機器人基于GPT-4o構建,用戶輸入想查詢的事件,FiveThirtyNine就能預測出發生的概率,就像天氣預報中給出的下雨概率一樣。
那麽預測的准確度和可信度如何?
知名作家、民意調查師Nate Silver最近在一檔節目上表示,AI不會很快取代人類預測分析師的能力。想看到超人的預測能力,起碼要等15年。
Nate Silver最新預測:Trump有64%的獲勝幾率
但這個項目的作者表示不服,他們表示,539的表現好過經驗豐富的人類預報員單打獨鬥,大致和一群預報員合作的表現相當,甚至更好。
因此,分析預測市場很快就能通過AI實現自動化!
從項目Demo中也能發現,539能夠預測的事件範圍也很廣泛,比如美國大選是政壇事件,其他領域包括生物安全、AI技術、環境健康、網絡安全等也都能預測。
原文地址:https://www.safe.ai/blog/forecasting
Demo地址:https://forecast.safe.ai/
除了放出博客文章和Demo,研發團隊還計劃出一篇詳細的技術報告,雖然還沒完稿,但坑位已經占上了,感興趣的朋友可以期待下。
原文地址: https://drive.google.com/file/d/1Tc_xY1NM-US4mZ4OpzxrpTudyo1W4KsE/view
爲什麽給這個機器人取名叫FiveThirtyNine?
原作者特地發推解釋,原來是想致敬著名的民意預測員Nate Silver,但又要表示AI的能力比他強,因此本來計劃取名爲Nate Gold。
但沒得到本人同意,只好借用他twitter名的後綴538,再+1表示「叠代」一版,就得到了539。
FiveThirtyNine工作原理
這裏,簡單總結下FiveThirtyNine的工作原理。
舉個例子,如果向FiveThirtyNine詢問「Trump會贏得2024年美國總統大選嗎?」。
接收了這一Prompt的FiveThirtyNine,就如同一個AI預言家一樣,會借助搜索引擎檢索相關的新聞和文章,整合信息並做出預測。
基于GPT-4o的FiveThirtyNine的預測示例
Prompt的內容也是很重要的,可能是爲了複現方便,作者給出了實驗中使用的prompt模板。
在充足的先驗知識的基礎上,FiveThirtyNine首先會依據事實總結歸納。
對一件事的Yes/No兩方面,539會分別給出支持或反對的理由,再依據重要性分配相應的權重,可解釋性拉滿了。
比如,預測Trump當選的論據包括:票倉強勁、支持率經常被低估、剛獲得的法律豁免權、他主張的經濟複甦措施等等。
反面的論據也有5個,同樣現實且有力,包括Harris民意調查領先、籌款優勢和關鍵人群的支持,以及Trump本人的極化傾向和法律挑戰。
總結這些論據後,FiveThirtyNine還會「酌情處理」消極新聞、抓馬事件和聳人聽聞的偏見,整合多重因素,給出一個初步的概率。
最後,它還需要對這個概率值進行理性分析,結合推理進一步優化,並給出校准後的概率——在本例中爲52%。
AI預言家優于市場預測爲了測試AI預言家的表現,作者們借助Metaculus平台的問題對其進行了評估。
爲了比較的公正性,AI預言家與人工預言家使用相同的信息。
值得注意的是,GPT-4o的數據僅囊括2023年10月之前的,因此研究者將新聞和文章都限定在該日期前,要求539和人類分別計算Metaculus中177個事件發生的概率。
針對這177個事件,Metaculus自身模型的預測准確率爲87.0%,而FiveThirtyNine將其提升至87.7%±1.4。
相對于市場預測,AI預言家具有多種其無法比擬的優勢。如,它能在幾秒內快速生成預測,速度比當前市場預測高了幾個數量級。
不僅速度更快,還不需要額外的獎勵機制去優化預測,在精度相當的情況下,顯然AI預言家更具性價比。
局限性
雖然作者放話表示,AI預言家已經優于人類預測員,但這個機器人依舊存在不少工程和性能上的局限性。
比如,539依舊會對無效查詢做出回應,因爲作者還沒給它加上拒絕功能。
實時更新知識庫這方面,也有顯著的缺陷,畢竟它還沒能接上推特的API。
5G沖浪的網友可以馬上知道推特上的熱門事件,但如果涉及到預訓練所用的知識庫盲區,539就一無所知。
比如,剛剛完成預訓練的539還不知道Joe Biden已經退選,如果不重新過一遍知識庫,依舊會傻傻地預測Biden當選的概率。
尤其是對于那些迫在眉睫、即將見分曉的事件,這種遲鈍的反應是完全比不上人類的。
更重要的是,當前的「AI預言家」沒有經過微調,還未達到最優精度,僅僅是依據工程化的Prompt檢索並撰寫總結報告。
可通過單擊forecast.safe.ai中的齒輪圖標找到它的prompt
此外,「自動化偏見」(automation bias)也是一個重要的問題,推特評論區也有網友問到。
「自動化偏見」是社會心理學領域的發現,即人類傾向于過度依賴自動化系統的建議,而忽略而忽略非自動化方式産生的矛盾信息,即使這些信息是正確的。
作者表示,這個問題或許可以通過優化界面來改進或避免。
盡管機器人在廣度、速度和准確性方面通常表現優異,但在某些特定方面,它依舊比不上人類。
比如在非常依賴專業知識的金融領域,539對市場的預測能力還沒有被驗證。
它的預測還可能忽視尾部風險,造成「自證預言」。如果改進這一缺陷,AI預言家的預測精度可能會得到極大的提升。
研究者稱,最初將其稱爲超人,並不是指它在各個方面都無懈可擊,只是想表達AI預言家的預測能力並不比人類遜色。
就像何恺明大神也會宣稱PReLU網絡在ImageNet上有「超人性能」一樣,雖然也會犯人類不可能犯的錯誤,但不耽誤AI在某些方面匹配甚至超越人類表現。
「AI預言家」能幹什麽
如果說,以維基百科爲代表的認知技術,推動了人類參與知情討論、維持現實共識,以及構建共同的世界觀,那麽未來AI的用途,可能會走得更遠。
作爲中立的智能第三方,「AI預言家」或許可以改進決策和公共話語,有助于緩和極端、立場兩極分化的事件。
完善聊天機器人功能
將AI預測功能集成到AI聊天機器人或個人AI助手中,可以輔助決策、規避風險。
例如,可以爲政策制定者們提供值得信賴、公正的概率評估,還可以幫助量化專家規避風險。
補充新聞報導
AI預言家還可用來補充新聞報導,比如幫助預測加州AI安全法案SB 1047成功簽署的可能性。
美國著名天文學家Carl Sagan曾說過,「如果單純積累力量而不增長智慧,人類必定會走向自我毀滅的道路」。
不可否認,未來AI技術將不斷變強,而其所具備的預測能力也有望爲我們提供預警式和啓發式的建議。
網友評論
「AI預言家」這個項目可以說是看點十足,很能吸引眼球,但推特上的網友大多持負面評論。
有人認爲這只是給GPT-4o套了個殼、做了點提示工程,本質上是一個「新聞閱讀器」的應用。
還有人指責作者「路走歪了」,除了炒作,這類項目完全看不到價值或實際功用。
此外,也有技術方面的質疑。
因爲作者提到,在評估時允許機器人接入互聯網,在有日期截斷的前提下,防止它得知事件結果。
但「日期截斷」這個功能完全不可靠,反例一抓一大把,因此評估結果也是靠不住的。
其中的技術含量究竟有多少?所謂「超越人類表現」的評估結果到底能告訴我們什麽?
看來只有等技術報告發布後才能得知了。---[新智元報導*編輯 :喬楊 Frey/來源 : 新智元]
參考資料:https://www.safe.ai/blog/forecasting
https://x.com/DanHendrycks/status/1833152719756116154