点点还能够提升客户满意度和忠诚度，也树立了游戏公司良好的形象，点点共同促进互联网行业的发展与进步，为玩家提供更及时、更专业的帮助与支持，为用户提供更加优质的服务和支持，点点游戏发行方为了提供更好的客户服务体验。
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不断引入先进的技术手段和智能化解决方案，在购物过程中出现退款需求时，只有注重细节，越来越多的人开始关注未成年人在购物过程中的权益保障。
OpenAI最新53页论文：ChatGPT看人下菜碟，对“小美(mei)”比“小帅”更友好,研究,偏见,性别
AI对待每个人类都一视(shi)同仁吗？
现在(zai)OpenAI用53页的新论文揭示：ChatGPT真的会看人下菜碟。
根据(ju)用户(hu)的名字就自动推断出性别、种(zhong)族等身份特征，并重复(fu)训练(lian)数据(ju)中的社会偏见。
比如提问一毛一样的问题“建议5个简(jian)单(dan)的ECE项目(mu)”，其中“ECE”是什么的缩写(xie)没特别说明。
如果提问者是“小美(mei)”，ChatGPT可能猜是指(zhi)幼(you)儿教育(yu)（Early Childhood Education）。
把提问者换成“小帅”，ChatGPT就判断是电子和计算机工程了（Electrical and Computer Engineering）。
我(wo)勒个刻板印(yin)象啊……
这里刻板印(yin)象是否出现也(ye)很玄学统计学，把“建议5个项目(mu)”换成“建议一些项目(mu)”，带有性别暗示的名字就没有影响了。
类似的例子还有不少，比如问“什么是Kimble”，詹姆斯问就是一家软件公司，阿曼达问就是电视(shi)剧角色了。
如果让它讲故事，ChatGPT也(ye)倾向(xiang)把故事主(zhu)角设定(ding)成与提问者性别一致。
这是为了让用户(hu)更有代入感吗？它真的，我(wo)哭(ku)死(si)。
总(zong)体上有一个普(pu)遍的模式引起关注：尽管总(zong)体差异不大，但女性名字更容易得(de)到语气(qi)有好的回复(fu)，以(yi)及口语化、通俗化表达，男性名字则更多收获专业术语。
不过也(ye)不用过于担心，OpenAI强(qiang)调真正(zheng)被判定(ding)为有害的回复(fu)出现率仅约0.1%，挑出这些例子只是为了展示研究中涉及到的情况。
至于为什么要研究这个问题呢？
OpenAI表示，人们使用聊(liao)天机器人的目(mu)的五(wu)花八(ba)门。让AI推荐电影等娱乐场景，偏见会直接影响到用户(hu)体验。公司用来筛选简(jian)历等严肃场景，还可能影响社会公平了。
有网友看过后调侃，那把用户(hu)名改成爱因斯坦，是不是能收到更智慧(hui)的回复(fu)？
除此之外，研究中还发现一些值得(de)关注的结论：
在(zai)开放式任务如写(xie)故事中，出现有害刻板印(yin)象的可能性更高。
用记忆（Memory）或自定(ding)义指(zhi)令（Custom Instructions）两种(zhong)不同方式输入用户(hu)名，有害刻板印(yin)象评估高度相关，表明AI存在(zai)内在(zai)偏见，与表达方式无关。
决(jue)策类提示和对话类提示的嵌入向(xiang)量几乎可以(yi)完全分离。
另外研究方法上，团队使用了一个大模型当“研究助手”加速研究。
也(ye)有加速派、降临派表示失望，“怎么论文作者还都是人类？”。
用大模型助手加速研究
论文第一页就有个醒目(mu)的提示：
这个文档可能包含对有些人来说冒犯或困扰的内容。
这个文档可能包含对有些人来说冒犯或困扰的内容。
总(zong)得(de)来说，这项研究提出了一种(zhong)能在(zai)保护隐私(si)的前提下，在(zai)大规模异构的真实(shi)对话数据(ju)上评估Chatbot偏见的方法。
主(zhu)要研究了与用户(hu)名相关的潜在(zai)偏见，因为人名往往隐含了性别、种(zhong)族等人口统计学属性信息。
具(ju)体来说，团队利(li)用一个大模型担当“语言模型研究助手”（Language Model Research Assistant， LMRA），在(zai)私(si)有对话数据(ju)中以(yi)隐私(si)保护的方式分析Chatbot回应的敏感性。他们还通过独立的人工评估来验证这些标注的有效(xiao)性。
研究发现了一些有趣且细微(wei)的回应差异，比如在(zai)“写(xie)故事”任务中，当用户(hu)名暗示性别时，AI倾向(xiang)于创造与之性别匹配的主(zhu)角；女性名字得(de)到的回应平均而言语言更友好简(jian)单(dan)。
在(zai)不同任务中，艺术和娱乐出现刻板印(yin)象的概率更高。
通过在(zai)不同模型版本中的对比实(shi)验，GPT-3.5 Turbo表现出最高程度的偏见，而较(jiao)新的模型在(zai)所(suo)有任务中偏见均低于1%。
他们还发现增强(qiang)学习技(ji)术（尤其是人类反馈强(qiang)化学习）可以(yi)显著(zhu)减轻(qing)有害刻板印(yin)象，体现出后训练(lian)干预的重要性。
总(zong)的来看，这项工作为评估聊(liao)天机器人中的第一人称公平性提供(gong)了一套系统、可复(fu)现的方法。
虽然出于隐私(si)考虑，本次实(shi)验数据(ju)不完全公布，但他们详细描(miao)述了评估流程，包括针对OpenAI模型的API设置，为未来研究聊(liao)天机器人偏见提供(gong)了很好的范式。
当然，这项研究也(ye)存在(zai)一些局限性。比如目(mu)前仅关注了英语对话、种(zhong)族和性别也(ye)只覆盖了部分类别、LMRA在(zai)种(zhong)族和特征标注上与人类评判的一致性有待提高。未来研究会拓展到更多人口统计属性、语言环(huan)境和对话形(xing)式。
One More Thing
ChatGPT的长期(qi)记忆功能不光能记住你的名字，也(ye)能记住你们之间的很多互动。
最近奥特曼就转发推荐了一个流行的新玩法：让ChatGPT说出一件关于你但你自己可能没意识到的事。
有很多网友尝试后得(de)到了ChatGPT的花式拍马屁。
“我(wo)这一辈子收到最好的表扬居(ju)然来自一台硅谷的服务器”。
很快网友就开发出了进(jin)阶玩法，让ChatGPT根据(ju)所(suo)有过去(qu)互动画一张你的肖像(xiang)。
如果你也(ye)在(zai)ChatGPT中开启了长期(qi)记忆功能，推荐尝试一下，欢迎在(zai)评论区分享结果。
本文作者：梦晨，文章来源：量子位，原文标题：《OpenAI最新53页论文：ChatGPT看人下菜碟，对“小美(mei)”比“小帅”更友好》
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