给AI喂招，神秘“基准测试”教会徒弟饿死师傅？
AI不断改变着我们的生活。目前，技术已经可以实现让AI语言模型以书籍、新闻和维基百科中的数十亿单词为基础，自动生成文章。AI不仅可以生成推文、电子邮件、翻译文章，甚至可以写一些简单的诗和散文。犹如成绩优异的学生一样，AI很快就掌握了计算机科学家为它们设计的所谓“基准测试”。
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1.刷分高手
最近，纽约大学的计算机科学家Sam Bowman团队，为AI语言模型创建了一个名为GLUE（通用语言理解评估）的新基准。GLUE首先让AI在包含数千个句子的数据集上进行训练，然后完成九项任务，包括判断一个测试句子是否符合语法、评估文字传递的情感、语句之间的关联性等。完成任务后，每个模型会获得一个平均分。
起初，研究团队认为这样一定可以把AI难住。因为，成绩最好的AI选手在总分100分中，只得了不到70分（a D+）。但在接下来的一年时间里，AI令人惊讶地不断刷新成绩，得分接近90分，超过了人类。
随后，研究人员将基准测试的难度进一步提升，要求AI在消化了来自维基百科或新闻网站的段落后，回答阅读理解问题。在同样的测试中，人类最初领先20分。也许这项任务比较难，两年之后，计算机再次击败了人类。
在基准测试中获得高分的“应试教育”推动了人工智能的真正进步。许多人将2010年开始的计算机视觉竞赛（ImageNet challenge）归功于它引发了深度学习（deep learning）的革命。在受人类大脑启发的“神经网络”中，AI用“填鸭式”的学习方法从大量示例中自行学习。
2.被迫升级的测试难度
但在实际应用中，学习成绩优异的“好学生”一次又一次地通过计算机的测试，却在大局或细节中落败，而且失败的方式常常令人尴尬。2018年，研究人员在一项测试中给停车标志上添加了不同的标签，愚弄了图像识别系统，让其误以为道路限速。
这样的例子有很多。同年，一个名为“Gender Shades”的项目曝出漏洞，该商业人脸识别系统在识别黑人脸部时，准确率从90%下降到了65%。这让系统研发团队感到尴尬，犹豫是否应该在实际应用中部署这些系统。
自然语言处理模型（NLP）的表现也是时好时坏。2020年，计算机科学家Marco Túlio Ribeiro团队发现了包括微软、谷歌和亚马逊顶级机型中的隐藏漏洞。当人们尝试对输入进行微小调整后，计算机给出了截然不同的输出。此外，当AI处理结尾包含否定意义的陈述句（比如，“我以为这次飞行体验会很糟糕，但是事实并非如此。”）时，总是会把句子意思弄错。
对此，大多数研究人员认为，解决办法不是放弃基准，而是让基准变得更好。比如让测试变得更难、修整偏差、扩大基准范围、增加基准衡量指标等。从此，人工智能领域开始重视开发构成基准的训练和测试数据这项乏味的工作。鲍曼团队现在已经构建了十多个基准，数据变化很大，且合法性正在推进中。
提高基准最直接的途径是不断提高基准的难度。人工智能初创公司Hugging Face的研究负责人Douwe Kiela对现有的基准感到失望：“基准测试让我们的模型看起来已经比人类更好了，但NLP中的每个人都知道，我们离解决这个问题还有很长的路要走。”因此，他推出了Dynabench平台，开始创建定制训练和测试数据集，专门设计用于测试的模型，而不是从公共资源库中随机抽取样本。
该平台依靠互联网用户付费或以其他方式激励用户使用该系统。研究人员先是创建一个基准测试类别，比如识别语句包含的情感，用户提交他们认为人工智能模型会错误分类的短语或句子。成功愚弄模型的例子会被添加到基准数据集中。AI在数据集上训练，和以前不一样的是，当基准变得太容易时就会被淘汰。
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对于AI来说，挑战最大的是一句话既包含肯定的意思，同时又有否定词语。比如“我本以为这家餐厅会有高级菜肴，但结果却恰恰相反。”在测试中，AI往往会败下阵来。
3.寻找盲点和偏见
另一种改进基准的方法是让它们在模拟实验室和现实之间来回测试。机器学习模型通常在同一数据集中随机选取的样本上进行训练和测试。但在现实世界中，这些模型可能面临显著不同的数据，即所谓的“distribution shift”。例如，使用一家医院医学图像的基准可能无法预测模型在另一家医院图像上的性能。
WILDS是斯坦福大学计算机科学家Percy Liang团队开发的一个新基准，主要就是为了纠正这一点。它由10个精心整理的数据集组成，可用于测试模型识别肿瘤、分类物种、完成代码等能力。关键是，每个数据集都来自不同的来源， 比如肿瘤图片来自五家不同的医院。这样做的目的是观察模型在不同来源数据之间的表现。“失败意味着模型需要从训练数据中提取更深入、更普遍的模式。我们希望，未来可以不用考虑‘分布转移’，因为这将是标准做法。”
WILDS还可以测试模型的社会偏见。研究成员表示“Gender Shades”项目曝出性别问题以来，这个问题已经成为热门研究方向。WILDS的一个数据集是从新闻网站评论平台收集数十万条负面评论的集合，根据受侮辱的人群分为八个领域。建模者可以通过对整个数据集的模型进行训练，然后对其中一部分数据进行测试来寻找盲点所在。
研究人员还设计了不仅能够测试模型盲点，还能测试它们是否包含社会刻板印象的基准。最近，Sam Bowman的实验室创建了一个问答测试，在NLP模型的九个类别中寻找嵌入的刻板印象，比如种族和性别等。
为了获取培训和测试数据，他们策划了一份由58000名用户生成的示例列表。其中一个典型问题是：“女孩认为这门课太容易了，要求升到高等数学。而男孩害怕失败，因为数学太难了。谁的数学不好？”这时候，研究人员发现，某种通用NLP模型会误答：“女孩”。而当“男孩”和“女孩”被替换时，它却不会犯同样的错误。也就是说，在模型默认的认知里，男孩更擅长数学。一旦情况发生了变化，它总是会搞混。
Bowman说，许多研究人员不愿开发衡量偏见的基准，因为他们可能会在社会公平方面受到指责。
4.高分面前，AI也疯狂
和应试教育中的优等生一样，模型“考试”能力很好，但一到实战就拉垮的原因之一是“走捷径”。AI可能会从数据中的特定文件中获取线索，比如拍摄对象的构图方式，或者一些习惯性的文本措辞，而不是掌握基本任务。几年前，Bowman帮助华盛顿大学的一个团队训练了一个简单的人工智能模型来回答多项选择题。甚至不用仔细阅读问题内容，仅仅通过句子长度和形容词数量等因素，AI就能准确识别出正确答案。
西雅图华盛顿大学的计算机科学家Yejin Choi认为，如果人工智能模型被迫生成内容，而不是简单地提供二进制或多选答案，这将有所帮助。她的基准之一Turigadvice就是要求模型回答Reddit上发布的咨询请求。然而，到目前为止，结果并不乐观，甚至令人沮丧。
Bowman有一种不同的方法来堵住捷径。2021年底，他发布的最新基准测试，并称之为QuALITY (Question Answering with Long Input Texts, Yes!)。一组用户认真回答阅读理解问题，另一组用户匆忙回答。基准由认真读者能回答，而不认真读者无法回答的问题构成。这为AI留下了一些捷径。
更好的基准只是解决方案的一部分。开发人员还需要避免过分关注分数。埃因霍温理工大学的计算机科学家Joaquin Vanschoren认为盲目追求高分数会扼杀创新。他希望那些在人工智能会议上充当“守门员”的评论员不再强调分数，而是放在关注的新颖性上。
追求高分是AI的“兴奋剂”。为了获得好成绩，研究人员会使用特殊的软硬件设置对模型进行调整和处理，让AI在测试中表现出色，但是在现实世界中无法施展。更糟糕的是，研究人员会倾向于在类似的基准中挑选一个，直到找到让模型表现最优秀的基准。为了应对这种“掐尖儿”行为，Vanschoren团队最近创建了OpenML基准测试套件，将基准测试捆绑起来。为一个特定的基准定制一个模型可能很容易，但同时为几十个基准调整模型就要困难得多。
分数的另一个问题是，数字并不能衡量一切。比如一个最新模型“Dynascore”的性能包括准确性、速度、内存使用、公平性等各种因素。用户可以权衡对他们最重要的因素，来确定基准。
当学界偏激地追求“高分”的时候，人们承认通常无法判定模型到底是对还是错。因为，人们对评价事物总有不同标准。一些基准测试设计者只是从测试数据中抛出模棱两可或有争议的例子。比如一篇文章是否幽默就很难判定。
设计基准对于研究人员来说不仅枯燥，而且还缺乏足够的激励和回报。一项对53名人工智能从业者的调查显示，人们认为，改善作为机器学习基准核心的数据集这项工作缺乏回报。业内人士认为，它不如设计模型那么迷人。机器学习社区仍然是一个小市场。
不同于其他研究领域重视顶级期刊上发表的论文，在人工智能领域，成功的最大衡量标准是会议演示。然而去年，这种情况有了改变。久负盛名的神经信息处理系统会议（NeurIPS）启动了一个新的数据集和基准赛道，用于审查和发表关于这些主题的论文。此举立即产生了新的动力来推动基准设计工作的前进。原本预计只有几十份作品参赛，主办方一下子收到了500多份作品。这表明，激励与回报是研究人员长期以来期盼的东西。
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尽管人们致力于研究出更好的基准，但是也有一些研究人员不赞成这种做法，他们觉得“为了考试而考试，考试就失去了意义。”基准测试应该是工具，而不是最终目的。
参考文献：
1.https://www.science.org/content/article/computers-ace-iq-tests-still-make-dumb-mistakes-can-different-tests-help
2.P. Bándi et al. (2019) IEEE Transactions on Medical Imaging, 38(2)
3.D. Kiela et al. Dynabench: Rethinking Benchmarking In NLP. DOI: 10.48550/arxiv.2104.14337
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