前两天， 谷歌搞了一个机器人方面的新研究——PaLM-SayCan。

简单来说就是，「你已经是个成熟的机器人了，可以自己学会服务我了。」

我懂了，你们要做一个「终结者」出来

从表演节目上来看，谷歌的新机器人PaLM-SayCan确实很酷炫。

人类说一句，机器人听一句，立马行动不带犹豫。

这款机器人可是相当「懂事」，你不用硬邦邦地说一句「从厨房里给我拿来椒盐卷饼」，只要说一句「我饿了」，它就会自己走到桌子旁，然后给你拿来零食。

不需要多余的废话，不需要更多细节。马库斯（Marcus）承认：它真的是我见过的***接近 Rosie the Robot的机器人。

从这个项目可以看出，Alphabet历来独立的两个部门——Everyday Robots和Google Brain，投入了很多精力。参与项目的Chelsea Finn和Sergey Levine都是学术大牛。

很显然，谷歌投入了大量的资源（比如大量的预训练语言模型和类人机器人以及大量的云计算），才造出来这么牛掰的机器人。

Marcus对此表示：我丝毫不惊讶他们能把机器人造得这么好，我只是有些担心——我们是否应该这样做？

Marcus认为，存在两个问题。

▍瓷器店里的公牛

首先，就是众所周知的，这个新系统所依赖的语言技术，本身就有问题；其次，在机器人的背景下，问题可能会更大。

暂且不说机器人，我们已经知道所谓的大语言模型就像公牛一样——厉害、强大、鲁莽地在瓷器店里横冲直撞。他们可以在一瞬间直接瞄准目标，然后转向未知的危险。一个特别生动的例子来自法国 Nabla 公司，该公司探索了GPT-3作为医疗顾问的效用：

Alphabet 的另一家子公司DeepMind就提出了大型语言模型的 21 个社会和伦理问题，涉及公平、数据泄露和信息等主题。

但是他们却没提这一点：被某些模型嵌入的机器人，有可能会把您的宠物干掉，或者毁掉您的房子。

我们真的应该重视这一点。PaLM-SayCam实验清楚地表明，有21个问题需要更新。

比如大型语言模型会建议人自杀，或者签署种族灭绝协定，或者它们可能带毒。

而且它们对训练集的细节非常（过度）敏感——当你把这些训练集放进机器人里，如果他们误解了你，或者没有充分理解你要求的含义，他们可能会给你带来大麻烦。

值得称赞的是，PaLM-SayCan 的工作人员至少能想到预防这种情况的发生。

对于机器人那里传来的每一个请求，他们都会进行一种可行性检查：语言模型推断出用户想要做的这件事，是否真的可以完成。

但是这就万无一失了吗？如果用户要求系统将猫放入洗碗机，这的确是可行的，但安全吗？合乎道德吗？

本文摘自：网络 日期：2022-09-02
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