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75当人们输入一个数据，大模型就能直接输出一个答案，但是它的运作机制却没人知道，我们称之为“黑盒”。也正因为黑盒模型的不可解释性，AI的安全问题受到很多大佬的质疑。于是科学家们开始试图去打开大模型的黑盒子，业内称之为“白盒研究”。
一方面，白盒模型的研究能帮助人们理解黑盒模型，从而对大模型进行优化和效率的提升。另一方面，白盒研究的目标是把AI这一工程性学科推向科学。
今天我们邀请的嘉宾陈羽北，他的研究内容就与白盒有关，之前他也是著名深度学习专家Yann LeCun的博士后，我们今天将和他聊聊白盒模型的研究进展，以及Yann这位经历过AI行业起起伏伏，却依然纯粹专注的科学家。
【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
陈羽北，加州大学戴维斯分校电子与计算机工程系助理教授
【你将听到】
【大模型 vs 人脑】
02:09 白盒研究的目标：把AI从工程推向科学
02:53 从早期模型到大语言模型，如何识别词汇的元意思
06:51 OpenAI的研究：用gpt4理解gpt2模型
08:46 白盒研究的本质是理解信号的结构，从而提升模型效率
11:37 人脑如何通过少量数据获得泛化的能力
12:46 比起人脑，大语言模型观测手段多，但它对世界的理解不够
20:11 稀疏编码：源自大脑神经元的运作机制
【白盒研究】
22:01 黑盒模型发展很快：只求工作，不求简洁
24:56 白盒模型的问题：过度简洁
27:19 Yann Lecun：支持白盒研究但不确定走得通
28:25 基础AI研究靠好奇心驱动，而非商业化
30:16 白盒模型的三个流派：可视化、神经科学、数学统计
32:30 对黑盒模型的优化：提升效率、统一不同模型
33:44 距离白盒gpt还很远，发展是阶段性的
35:29 打开ImageNet是白盒的第一步
【关于Yann LeCun】
38:21 Yann经历了神经网络领域历史上的高峰低谷
39:45 加入Yann LeCun组是偶然
42:51 Yann对大方向的坚持和直觉
43:02 “不反对Scaling Law，但只堆数据是不够的”
49:10 科学家马毅 & Yann，观点并不冲突：高层次的规律是简洁的
51:58 从至暗时刻走出的AI科学家们：专注、纯粹
53:55 Yann希望学生可以做与时间共存的工作
55:57 “读PhD不应该研究LLM”
57:24 Yann在Meta的贡献：筹建Meta AI、开源路线
60:29 大模型未来的发展：Scaling Law依然重要，但提升效率也很重要
【相关研究】
Anthropic的研究：从神经网络Claude 3 Sonnet提取可解释的特征
OpenAI的研究：让GPT4去解释GPT2的神经元（神经元图）
马毅团队的白盒模型
【相关人物】
Yann LeCun：计算机科学家，在机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学等领域都有很多贡献，被誉为“卷积神经网络之父”，现任Meta首席AI科学家，并担任纽约大学教授。他在1980年代率先提出了卷积神经网络（CNN），这项技术成为现代计算机视觉的基础。LeCun与Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio共同获得2018年图灵奖，表彰他们在深度学习方面的开创性工作。
【监制】
Holiday
【后期】
AMEI
【BGM】
Alteration - Karoliina Gabel
Listen to the Forest Weep - Hanna Lindgren
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Special Guest: 陈羽北.
整理了下有意思的观点：
1、通过分析大模型中神经元的工作方式（语言表征），来反向优化模型能力。（某些元意思可以作为一个判别器）
2、有些元意思只负责检测上下文中是否有重复词语的出现而并不是进行语言表征理解。
3、可解释性是理解大模型的手段，真正白盒模型是回到信号的本身。找到信号中结构的规律。（回想起了大学时的信号与系统）
4、大语言模型的探索，类似于当年蒸汽机，先做实验收集数据，再探索热力学原理。
5、生物的神经元效率非常高，蜘蛛几百万神经元，可以做出非常复杂的三维寻线捕捉猎物。
6、人对数据的使用效率，远超大模型。人接收到很少的数据（一生10B），但却能获得如此强的泛化能力。人脑与LLM的研究方法相似，都是观察。（只不过人脑不便于做实验，而对LLM可以观测所有东西，没准可以反哺人脑研究）
7、只从语言学习理解世界是不完整的，语言是否是完备的？（感觉想到了哥德尔的不完备性定理~~）
8、自然统计信号的研究，揭示信号背后的基本结构。相对来讲发展慢一些，研究人员较少。
9、白盒要放弃么？显然不是，科学研究不能倒退回经验学科。黑盒模型的包袱少，白盒是既要能工作又要可解释。
10、当我们有更多的数据，总要能找到一种扩张算法把所有新数据的规律学进来，黑盒目前解决的事情。
11、白盒模型要简洁，只有简洁的东西才能被理解，但当我们在追求模型简洁时，会过度简化，模型无法完全刻画数据形态，数据更多就更无法刻画，模型就做不下去了。当做过度简化就会引入错误，错误会过度积累。
12、白盒大模型的方向，可能不需要过度简化，不是完全的白盒（灰盒？），没大模型那么强、相对简化、保证部分功能，对我们理解学习背后的本质有帮助，最终可以让模型学习效率提升。