新智元報道  

編輯：桃子 拉燕

【新智元導讀】ChatGPT又有什麼錯呢？美國律師向法院提交的文件中，竟引用了6個根本不存在的案例，反倒惹禍上身被制裁。

ChatGPT，真的不可信！

在美國近來的一起訴訟案件中，一位律師幫原告打官司，引用了ChatGPT捏造的6個不存在的案例。

法官當庭指出，律師的辯護狀是一個徹頭徹尾的謊言，簡直離了大譜。

然而，律師爲自己辯護中，甚至提交了和ChatGPT聊天截圖的證據。

顯然，ChatGPT稱‘這些案例都是真實存在的’。

本爲原告打的官司，自己竟惹禍上身，將受到制裁，這波操作瞬間在網上引起軒然大波。

畢竟，GPT-4剛誕生時，OpenAI放出它在律師資格考試（UBE）的成績，還拿到了90分。

網友警告，千萬不要用ChatGPT進行法律研究！！！

還有人戲稱，要怪就怪你的prompt不行。

律師承認使用ChatGPT

這起訴訟的起始和其他許多案件一樣。

一位名叫Roberto Mata的男子在飛往紐約肯尼迪國際機場的航班上，不幸被一輛餐車撞到膝蓋，導致受傷。

由此，他便要起訴這架航班的‘哥倫比亞航空公司’（Avianca）。

Mata聘請了Levidow，Levidow & Oberman律所的一位律師來替自己打這個官司。

接手案子後，律師Steven A． Schwartz向法院提交了一份10頁的辯護狀。其中，引用了6個相關的法院判決：

Varghese V． 中國南方航空公司

Shaboon V． 埃及航空公司

Petersen V． 伊朗航空公司

Martinez  達美航空公司

Estate of Durden V． 荷蘭皇家航空公司

Miller V． 美國聯合航空公司

然而，讓所有人震驚的是，從案件本身，到司法判決，再到內部引文，全是假的！

爲什麼假？因爲是ChatGPT生成的。

這不，麻煩就來了。

目前，對方律師考慮舉行聽證會，對原告律師進行制裁。

Schwartz律師，可以說已經非常資深，在紐約從事法律工作已有30年。

從他的話中得知，自己喫了大虧，竟是從來沒用過ChatGPT，由此沒有意識到它生成的內容是假的。說來，還是太離譜

。

原告律師Steven A． Schwartz在一份宣誓書中承認，他確實用了ChatGPT進行相關研究。

爲了驗證這些案件的真實性，他做了唯一一件合理的事：讓ChatGPT驗證這些案件的真實性。

他告訴法官，‘自己無意欺騙法庭或航空公司’。

當他詢問ChatGPT這些案件的來源時，ChatGPT先是爲之前的表述不清道歉，但還是堅稱這些案件都是真實的，可以在Westlaw和LexisNexis上找到。

而對方律師也同樣堅持，來自Levidow & Oberman律師事務所的原告律師是多麼荒唐可笑，由此才引發了法庭對這個細節的重視。

在其中一個案例中，有個叫Varghese的人起訴中國南方航空有限公司。然而這件事壓根不存在。

ChatGPT好像引用了另一個案件——Zicherman起訴大韓航空有限公司。而ChatGPT把日期、案件細節什麼的都搞錯了。

Schwartz此時才悔恨地表示，他沒有意識到ChatGPT可能提供假案件，現在他非常後悔用生成式AI來進行法律研究。

法官表示，這種情況前所未見，並將於6月8日舉行聽證會，討論可能的制裁措施。

這件事情再次體現了一個很重要的事實，那就是用完ChatGPT必須用其它來源進行雙重，甚至三重查證。

而AI模型在信息輸入上出現重大事實錯誤已經不是第一次了，谷歌的Bard也遇到過這種問題。

90分？GPT-4成績被誇大

還記得GPT-4剛剛發佈那天，‘小鎮做題家’在各項考試指標上接近滿分的水平。

尤其，在美國統一律師資格考試（UBE）中，GPT-4可以拿到90%水平，而ChatGPT（GPT-3.5）也僅拿到10%的分數。

但是，沒過多久，來自MIT的研究人員Eric Martínez發了一篇論文，重新評估了GPT-4在Bar考試中的表現。

論文直言，GPT-4的律師考試成績被誇大了。

論文地址：https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=4441311

作者在文中提出了4組發現，表明OpenAI對GPT-4在UBE的表現，儘管明顯比GPT-3.5有令人印象深刻的飛躍，但似乎過於誇大。

特別是，如果被當作代表‘百分位數下限範圍’的保守估計。更不用說，意在反映一位執業律師的實際能力了。

首先，GPT-4的律師考試成績，是與2月份伊利諾伊州律師考試的應試者相比較的。

值得注意的是，這些考生都是復讀生，不難理解，他們的分數可能會更差。

其次，最近一次七月份考試的數據表明，GPT-4的UBE成績爲68%。

第三，通過檢查官方NCBE數據，並使用若干保守的統計假設，估計GPT-4在所有首次考試中實現63%。

最後，當只考慮那些通過考試的人（即已獲得許可或待許可的律師）時，預計GPT-4的表現將下降到48%。

網友稱，更準確來說，GPT-4應該只有63分，或者68分。

文中，作者還提供了深刻的見解，探討了將法律任務外包給AI模型的可取性和可行性。

甚至，人工智能開發人員實施嚴格和透明的能力評估，以幫助確保安全和可靠的人工智能的重要性。

要是，原告的那位律師看過這項研究後，說不定就不會喫大虧了。

ChatGPT胡說八道

歸根結底，ChatGPT能夠編造出6個不在的案例，還是因爲它固有的‘幻覺’問題。

直白來講，就是張口胡說八道的天性所致。

就連馬斯克都想拯救這個致命的問題，官宣推出了名爲TruthGPT的AI平臺。

馬斯克曾表示，TruthGPT將是一個‘最大的求真人工智能’，它將試圖理解宇宙的本質。

然而，別管什麼GPT，幻覺很難搞定。

前段時間，OpenAI聯合創始人兼研究員John Schulman在演講‘RL and Truthfulness – Towards TruthGPT’中，討論了幻覺產生的原因以及解決方案。

根據Schulman的說法，幻覺大致可以分爲兩種類型：

1 模式完成行爲，即語言模型無法表達自己的不確定性，無法質疑提示中的前提，或者繼續之前犯的錯誤

2 模型猜測錯誤

語言模型代表一種知識圖譜，該圖譜將訓練數據中的事實存儲在自己的網絡中。而微調可以理解爲‘學習一個函數’，能夠在知識圖譜上操作並輸出token預測。

比如，微調數據集中，如果有包含‘星球大戰是什麼片？’這個問題，以及‘科幻’這個答案。

要是這一信息在原始訓練數據中存在，那麼模型就不會學習新信息，而是學習一種行爲——輸出答案。而這種微調也被稱爲‘行爲克隆’。

如果‘星球大戰是什麼片？’這一問題的答案不是原始訓練數據的一部分。即便不知道，模型也會學習正確答案。

但問題是，使用這些不在知識圖譜中的答案進行微調，就會讓模型學會編造答案，即產生所謂的‘幻覺’。

相反，要是用不正確的答案去訓練模型，就會導致模型知識網絡隱瞞信息。

網友熱評

此事一出，各位網友也是各抒己見。

Kim表示，不光是ChatGPT，其實人類也愛用想象來彌補知識盲區。只不過ChatGPT能裝的更逼真。關鍵在於，要搞清楚ChatGPT知道什麼、不知道什麼。

Zero提出了一個很有建設性的提議，那就是：以後ChatGPT再舉事例，後面得附上來源鏈接。

Francis表示，早說過了，ChatGPT是一種生成式人工智能。意味着它會根據輸入的問題生成回答。無論它有多能模仿人類在理解問題後的精彩回答，也改變不了ChatGPT本身並不理解這個問題的事實。

Tricorn認爲，這位原告律師不應該把鍋扔給ChatGPT，是他自己用錯了。應該是把事例當作prompt的一部分輸入進去，然後讓ChatGPT填補中間缺環的論證部分。

還有網友稱，用ChatGPT要上點心，要不下一個超級碗就是你了。

這就是活靈活現的證據。ChatGPT等人工智能工具做人類的工作，真的是可能直接導致我們的大災難。

對於ChatGPT這個表現，你怎麼看？