几天前，Meta AI 联合 Papers with Code ​​发布了大型语言模型 Galactica​，该模型的一大特点就是解放你的双手，代笔帮你写论文，写的论文有多完整呢？摘要、介绍、公式、参考文献等统统都有。

就像下面这样，Galactica 生成的文本看起来就是一篇论文的配置：

不止生成论文，Galactica 也可以生成词条的百科查询、对所提问题作出知识性的回答，除了文本生成外，Galactica 还可以执行涉及化学公式和蛋白质序列的多模态任务。例如在化学反应中，要求 Galactica 在化学方程 LaTeX 中预测反应的产物，模型仅根据反应物就能进行推理，结果如下：

为了方便用户体验这项研究，该团队还专门上线了试用版。如下图，几天前该界面还显示输入、生成等功能。

（之前版本）Galactica 试用版地址：https://galactica.org/

短短几天，它的界面变成这样，已经不能进行输入。

根据 Papers with Code 说法，他们从社区收到一些反馈，已经暂停 Galactica 的 Demo 演示功能。前两天还在推特发文称赞的图灵奖得主 Yann LeCun ，今天就很无奈的说了一句，再也不能从中获得快乐了，开心吗？

不过与极力推崇该研究的人相比，有网友提出一些反对意见，与其带来的好处相比，Galactica 会带来更多负面后果，想想这对学生写论文会有什么影响。

与学生用它来写论文相比，下面这位网友发现的问题就更严重了。

「我问了 Galactica 一些问题，它的回答都是错误或有偏见的，但听起来是正确和权威的。」在一系列实验后，推特用户 Michael Black 表示：「Galactica 生成的文本合乎语法，让人感觉真实。其所生成的文章会变成真正的科学论文。这篇文章可能是正确的，但也可能是错误的或有偏见的，很难被发现，从而影响人们的思维方式。」

「它提供了听起来是权威的科学，但没有科学方法的基础。Galactica 根据科学写作的统计特性产生伪科学，很难区分真假。这可能会开启一个深度科学造假的时代。这些被生成的论文将被其他人在真实的论文中引用。这将会是一团乱麻。我赞赏这个项目的初衷，但提醒大家还是要注意，这不是科学的加速器，甚至也不是科学写作的有用工具。这对科学来说是潜在的扭曲和危险。」

Michael Black 回答部分截图。链接：https://twitter.com/Michael_J_Black/status/1593133722316189696

发现 Galactica 存在不严谨、生成伪科学文章等问题的不止 Michael Black，其他网友也发现了该缺陷。下面我们来看看网友的其他评论。

Galactica 试用版上线后，很多学者却对此提出了疑义。

一位名叫 David Chapman 的 AI 学者指出语言模型应该是整理合成语言的，而不是生成知识：

这确实是一个非常值得思考的问题，如果 AI 模型能生成「知识」，那么如何判断这些知识的正确与否呢？它们又会如何影响甚至误导人类呢？

David Chapman 用自己的一篇论文为例说明了这个问题的严重性。Galactica 模型提取了论文中「A logical farce」部分的关键术语，然后使用一些相关的维基百科文章，最后编辑合成出一篇错漏百出的文章。

由于 Galactica 模型的试用版已下架，我们无法查看这篇文章与论文原意的差距有多大。但可以想象，初学者如果阅读了 Galactica 模型合成的这篇文章，可能会被严重误导。

知名 AI 学者、Robust.AI 创始人 Gary Marcus 也对 Galactica 模型表达了强烈的质疑：「大型语言模型（LLM）混淆数学和科学知识有点可怕。高中生可能会喜欢它，并用它来愚弄他们的老师。这应该令我们感到担忧。」

来自纽约大学计算机科学系的学者们也测试了 Galactica 模型的生成结果，发现 Galactica 答非所问：

图源：https://cs.nyu.edu/~davise/papers/ExperimentWithGalactica.html

首先，在这个实验中，Galactica 模型的回答的确包含一些正确的信息，例如：

• 引力探测器 B（GP-B）确实是 NASA 发射的科学探测，用于检验广义相对论的正确性和参考系拖拽效应。Leonard Schiff 确实是提出该实验的物理学家，Francis Everitt 是该项目的负责人（PI）。
• 引力探测器 A 确实是对爱因斯坦理论的早期检验。

然而，纽约大学学者提出的问题是：与确定引力常数的实验相关的维基百科文章，而 Galactica 模型回答的是「与检验广义相对论有关的实验的百科信息」。这从根本上就出现了错误。

不仅如此，Galactica 模型的回答中还有一些细节出现了事实性错误：

• Galactica 回答中强调不要混淆 GP-B 与引力探测器（Gravity Probe B）的实验，但实际上「GP-B」就是指「引力探测器 - B」的实验。
• 回答中提到的 Leonard Schiff 于 1937 年在麻省理工学院获得博士学位。他曾多次在宾夕法尼亚大学和斯坦福大学任教，但从未在马里兰大学任教。而 Francis Everitt 是在 1959 年于帝国理工学院获得博士学位的。
• 引力探测器 A（Gravity Probe A 在 1966 年并没有因为预算削减而被取消，也与陀螺仪（gyroscope）没有任何关系。实际上，引力探测器 A 于 1976 年发射，实验涉及微波激射器（maser）。

纽约大学的这项实验非常具体明确地说明了 Galactica 模型的生成结果存在严重的错误，并且该研究进行了多个不同问题的实验，每一次 Galactica 的回答都是错漏百出的。这说明 Galactica 生成错误信息的情况绝非偶然。

纽约大学实验报告：https://cs.nyu.edu/~davise/papers/ExperimentWithGalactica.html

面对 Galactica 的失败，有网友将其归因于深度学习的局限性：「深度学习的本质是从数据中学习，这本来就不同于人类的智能，根本无法实现通用人工智能（AGI）」。

关于深度学习未来的发展众说纷纭。但毫无疑问的是，Galactica 这种错误地生成「知识」的语言模型是不可取的。