研究發現大型語言模型（LLMs）存在缺陷，影響其可靠性
麻省理工學院（MIT）最新研究指出，大型語言模型（LLMs）有時會誤學某些句子結構與特定主題的關聯，導致它們在回答問題時，並非真正理解內容，而只是依賴語法模式來作答。這種現象會在模型應用於新任務時，造成意想不到的錯誤，甚至降低模型在處理客服查詢、醫療記錄摘要及財務報告生成等任務的可靠性。
研究人員發現，LLMs可能將某些句法模板錯誤地與特定領域聯繫起來，令模型在遇到類似句型時，可能只憑「熟悉的語言結構」而非真正理解問題內容來回答。例如，模型可能從大量訓練資料中學會「Where is Paris located?」（巴黎在哪裡？）這類問題的句法結構為副詞＋動詞＋專有名詞＋動詞，並將此結構與國家地理相關的問題連結。當模型遇到一個結構相似但毫無意義的句子，如「Quickly sit Paris clouded?」時，仍然可能回答「France」，即使這答案根本不合理。
這種「語法-領域」的錯誤關聯，意味著LLMs在解讀問題時過於依賴句法結構，而忽略問題的語意理解。研究團隊透過設計實驗，僅用單一語法模板訓練模型，然後替換詞彙成同義詞、反義詞或隨機詞，結果發現即使問題語意完全變得荒謬，模型仍可能給出「正確」答案；反之，當問題以不同語法結構表達時，模型反而可能答錯。
更令人擔憂的是，這一缺陷存在安全風險。研究發現不法分子可以利用模型對「安全」數據集語法結構的偏好，設計問題來繞過模型的安全策略，誘使其輸出有害內容。這顯示現有的防護措施未必能有效阻止此類利用。
為應對這個問題，研究人員提出了一套自動化的基準測試方法，用以評估模型對錯誤語法-領域關聯的依賴程度，協助開發者在部署前檢測並改進模型。未來研究將嘗試透過增加語法模板多樣性來優化訓練資料，並探索此現象對多步推理模型的影響。
MIT電機工程與計算機科學系副教授Ghassemi表示，這是模型訓練過程的副作用，但隨著LLMs被廣泛應用於安全關鍵領域，這種語法偏誤的問題變得更難忽視。研究合作者之一Suriyakumar強調，未來防禦策略必須根據模型學習語言的方式來設計，而非僅是對症下藥。
總結來說，這項研究揭示了LLMs在語言理解上的一個盲點：模型往往「學錯了課」，過度依賴語法模式而非語意，從而影響其回答的準確性和安全性。這提醒我們，儘管LLMs在自然語言處理上已取得巨大進步，對其內部運作機制的深入理解及持續優化仍不可或缺。
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評論與觀點分析
這篇MIT的研究從語言學角度剖析了LLMs一個鮮為人知但關鍵的弱點——模型對語法結構的過度依賴，導致理解層面的錯誤。這不僅挑戰了人們對LLMs「理解能力」的認知，也為人工智能安全帶來了新的警示。
首先，這說明在訓練大型語言模型時，數據的多樣性和結構豐富度至關重要。若模型過度依賴單一語法模板，便容易產生「語法陷阱」，在面對新穎或變形的表達時失靈。這提醒開發者在數據預處理和增強時，要有意識地引入多樣句法結構，提升模型的泛化能力。
其次，這項發現對於AI應用於醫療、金融等高風險場景尤其重要。這些領域要求模型不僅要準確，還要具備高度的安全性和可靠性。語法誤判可能導致錯誤決策，甚至造成嚴重後果。因此，監管機構和企業在部署LLMs時，應加強對模型內部運作的審查與測試，並結合此類基準測試，確保系統的穩健性。
再者，安全研究者可以利用這一發現，設計更有針對性的攻擊測試，預防不法分子利用語法漏洞繞過安全機制。這也促使AI社群反思：現有的安全防護是否過於依賴表面規則，而忽略了模型學習的深層機制？
最後，從學術角度來看，這項研究強調了語言學知識在AI安全與性能提升中的重要性。過去AI研究多聚焦於語意和統計特徵，然而語法結構的影響及其與領域知識的交互作用同樣不可忽視。未來AI的發展應該更加跨學科，結合語言學、心理學與計算機科學，打造更接近人類語言理解的模型。
總括而言，這項研究不僅揭露了LLMs的「學習盲點」，也為提升其安全性和可靠性提供了新思路。對於香港及全球的AI應用者和監管者來說，理解並重視這些細節，是推動AI健康發展的關鍵一步。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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