1. 「世界モデル」という表現の由来
在自然語言處理領域中，大規模語言模型（LLM）被稱為「世界模型（World Model）」的原因，主要是因為這些模型似乎能夠從龐大的文本數據中提取到的知識，涵蓋了語言、世界概念、物理現象、社會規範及一般常識等。雖然語言模型的本質是為了預測下一個單詞或標記，但在學習過程中，它們吸收了廣泛的知識和概念，讓人感覺它們似乎具備對世界的理解。
2. 「世界的認識」與「標記」的處理的共通點與差異
共通點
LLM基本上將標記表達為向量（數值陣列），並將其視為向量空間中的點。關於世界的知識同樣以統計模式的方式在這個向量空間中累積。
因此，「關於世界的知識」與「標記信息」在原理上是相同的表達形式，並不存在明確的區別。
相異點
標記信息是局部且具體的，而關於世界的知識或概念則是從多個標記的關聯中得出的抽象且複雜的情境模式。
換句話說，世界知識以高度結構化的信息形式存儲於向量空間中，遠超過單純的單詞層面信息。
3. 人類價值觀的反映
大規模語言模型的構建過程中，包含了人類進行超參數調整、數據集選擇和模型設計的過程，因此開發者的價值觀及社會偏見無論是直接還是間接都會反映在模型中。特別是通過強化學習及人類反饋進行的微調（RLHF），更是將明確的人類價值觀和社會規範引入模型中。
因此，LLM所呈現的世界觀並非「客觀中立的世界」，而是應被視為「人類設計的主觀且抽象的世界模型」。
4. 結論
「世界模型」這一表述，是人類對模型從龐大數據中獲得的抽象複雜知識的感性理解所產生的比喻。實際上，世界知識與標記一樣，都是在向量空間中進行存儲，但以更複雜的關係進行抽象表達。
開發者的價值觀在超參數調整及訓練方法中影響模型是無可避免的，因此LLM的世界模型並不具備純粹的客觀性。
因此，在使用「世界模型」這一術語時，我們需要理解其背後的上下文及限制。或許，「世界模型」只是AI初創企業為了從風險投資中獲得高估值而包裝的術語。大家在使用「言語」時，應該要謹慎。AI時代意味著「言語的力量」影響力的擴大，因為除了人類之外，AI這個第二種「物種」也開始理解語言。
在這段文章中，作者深入探討了「世界模型」的概念及其背後的意義，並強調了人類價值觀在AI模型中的反映。這不僅是對技術的分析，更是對人類與AI關係的反思。隨著AI技術的發展，我們必須更加警惕這些技術可能帶來的倫理和社會影響。當我們設計和使用這些模型時，應該保持批判性思維，以避免無意中放大社會偏見或錯誤的世界觀。這是一個需要全社會共同關注的議題，未來的AI發展應在更具責任感的框架內進行。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。
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