人工智能

OpenAI欺骗：o1-preview无法“思考”（这才是它真正的工作原理）

为什么机器永远无法像人类那样思考。

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OpenAI 最近推出了 o1-preview 和 o1-preview-mini 模型。像往常一样，人工智能内容创作者和意见领袖在自己的平台上过度炒作这一点，因为这是容易的钱。

这里是您需要知道的一切：

性能:

• 这是垃圾。即使OpenAI的书呆子们也同意这一点。
• 他们明确指出，对于大多数情况，GPT-4o仍然是最好的，尽管有改进。[1]

工作中:

• o1-预览模型通过更小的增量（较小的步骤）和谨慎（评估进展和输出）来解决问题。
• 把它想象成一组LLM共同工作，相互纠正，为您提供可能的最佳答案。
• 那不是“思考”。

o1-preview是如何构建的：

• 人类通过从不同的角度提出多个问题来进行研究或调查。
• ChatGPT有相关数据。数百万用户使用它进行研究。微软准确知道我们的思维方式（反乌托邦增强）。
• 该研究方法被 o1-preview 模拟。我在文章后面用高质量动画图像进行了说明。

人类的思维是多样的。它包括了诸如思维演进、相关性识别、动态记忆和定向创造力等其他方面。

机器可以思考，但不像我们一样（肯德里克·拉玛强化）。

在本文的其余部分，我已经对上面的所有内容进行了说明。

让我们深入了解 o1-preview 的工作原理。

ChatGPT的o1-preview模型如何“思考”

我们可以通过经典的草莓问题来理解这一点。

单词“草莓”中有3个“r”字母，但大多数大型语言模型，包括GPT-4o，都没有意识到这一点。

你可能会想，一个据称可以取代编码人员工作的聊天机器人为什么不能完成这个简单的任务。

嗯，LLM 不会像我们认为的那样处理我们的输入。他们并不把句子视为单词的组合，也不把单词视为字母的组合。他们看到的是标记。标记是一堆字符（字母、数字、符号）。

形成一个标记的字符数量取决于语言、单词和标记化方法。通常，英语中的一个标记约为4-5个字符。这里的关键词是“通常”，因为没有硬性规定。(如果应该写一篇关于标记和标记化的深入探讨，请在评论中告诉我。)

无论如何，单词草莓可以分解为两个标记，“草”和“莓”。在统计时，GPT-4o检查标记中是否包含字母“r”。因此，“r”出现的次数为两次。

尽管LLMs固有的限制，o1-preview模型也做对了。

那么，有什么陷阱吗？

把o1-preview模型想象成“管理者GPT”。它接收你的输入，并根据需要创建多个GPT，以便为你提供一个多视角答案，当问题复杂时，这个答案通常是正确的。

即将推出的动画插图质量优秀。

在草莓问题中，o1-preview模型创建一个几乎可以写出解决步骤的GPT。这些步骤是：

1. 将“草莓”这个词中的所有字母隔离开。
2. 查看有多少个是“r”
3. 返回“r”的总出现次数

然后，o1-preview模型创建另一个GPT来验证之前进行的步骤。

将会有另一个由机器生成的GPT执行步骤，将答案返回给o1-preview模型（而不是用户）进行评估。

最后，在 o1-preview（经理）评估了接收到的来自在此期间创建的所有 GPTs 的答案之后，输出将被发送给您（用户）。

数学或编码使用情况也是如此。

首先，它写出解决方案的步骤，确保这些步骤是最佳路径，开始执行每一步，检查它们是否已经正确地执行，并继续直到解决方案到达并确认。

OpenAI如何构建o1-preview模型

您在ChatGPT中输入的所有内容都将永远存储在微软的服务器上。OpenAI是一个空壳公司，您的所有偏好、偏见和个人信息都可以被硅谷最冷酷的老板Satya Nadella获取。

这意味着他们已经知道你和全世界数百万用户是如何进行研究，解决问题或学习新知识的。想想看。我们从不同角度提问，用各种框架评估问题，并收集相关信息。

然后，我们将所有这些汇总在一起，以发现更多见解，以便继续进行。这个循环将重复进行，直到我们解决了问题或完成了相应的任务。

纳德拉的得力助手，山姆·奥特曼，以及巢中剩余的小鸟们已经利用这些数据训练了o1-preview模型来模拟这个过程。当然，这些混蛋们需要撒谎并称其为“思考”，因为他们最后一次真正更新的是GPT-4o模型，基本上是GPT-4V的高级版本。

在其核心，o1预览模型可以被理解为一群助手委员会，他们将一起努力提供最准确的解决方案。这模拟了进行研究或任何形式的调查的过程，而不是思考。

结论: 机器无法像人类一样思考。

以下是人类思维过程中许多独特组成部分之一，绝对无法编码到任何人工智能中的几个例子：

• 思维的演变：我们心中的概念不断转变，逐渐提升了我们解决问题或面对任何情况的质量。突然的“灵光一现”是人类独有的，因为我们的思想是活着的。
• 相关性识别：在编码挑战和谜题等复杂问题中，我们赋予不同变量适当的重要性。人类也能够轻易忽略某些数据并排除在考虑范围之外，即使这些数据是可用的，这是大型语言模型无法做到的。
• 动态记忆：这是思维演化，但对于我们储存的信息。当我们获得新信息时，我们对事物（以及人）的看法会改变。顺便说一句，iPhone 16将没有新功能，因为它将搭载iOS 18发货。就这样。
• 方向性创造力：这是我想出来的。LLMs在生成过程中常常未能考虑所有限制或准确理解它们。这就是为什么输出通常需要完善，或被标记为幻觉。这使它们在解决涉及编码、数学、内容创作和推理的实际复杂问题时变得非常低效。

所有上述事项均无法编码。永远都不会。欢迎在评论中让我知道你对此的看法。

总结“新”模型的性能，可以说是更好的。在某些罕见的使用情况下，它比GPT-4o更好。同时，在所有方面它都要慢得多。我的使用建议是如果你认为基础模型不好，就转换到这一个。

到目前为止，我已经为几种用例测试过它，并很快将回来发布完整的性能报告。请关注我的Medium账号，即可直接收到最新消息。

直到下次见面，

塔拉

参考资料

1. o1-预览公告