在“自我批评”这件事上，AI也要超越人类了。
北京时间6月28日，OpenAI 在其官网发布最新模型CriticGPT。
该模型基于GPT-4训练而成，用于识别ChatGPT生成代码中的错误。
传统上，人工智能开发人员使用一种称为“从人类反馈中强化学习”(RLHF)的方法来帮助人类审查员评估大模型的输出结果。
OpenAI研究员纳特·麦卡利斯(Nat McAleese)表示，RLHF的问题在于，随着模型变得越来越聪明，这项工作也越来越困难。人类需要超越RLHF的东西来校准更先进的系统。
OpenAI想到的解决方案是人工智能。
OpenAI的研究人员训练了一个名为CriticGPT的模型来评估ChatGPT的反应。研究人员通过手动将错误插入ChatGPT编写的代码中并提供反馈示例，教会了CriticGPT如何识别最常见的和一些不太常见的编码错误。
对于为何要人为添加错误然后编写反馈示例，而不是直接筛选出错误的代码，OpenAI认为，如果使用原始、未经修饰的答案，许多答案并不存在严重问题，这会降低数据对于改进批评意见的价值。而且如果不控制错误的类型，CriticGPT就会输出自由形式且模糊不清的审查意见。
另外，人类也很难发现CriticGPT遗漏的重要问题，偏好率也可能受到风格因素的影响，并会高估模型性能。
训练结果显示，在发现人为插入的错误代码方面，人类审核员只能找到25%左右，而CriticGPT的成功率在75%以上，而且CriticGPT给出的审查意见也更全面。在评估自然产生的错误代码方面，63%的情况下，CriticGPT编写的审查意见比人工编写的审查意见更受青睐。
不过，人类审查员给出的意见严重失误最少，无用的“挑剔”也最少，这一点是目前CriticGPT难以超越的。
CriticGPT仍存在一些不足之处。CriticGPT是基于ChatGPT较短的响应训练而成的，这意味着它还难以评估更长、更复杂的任务。此外，CriticGPT不能显示所有错误，并且在某些情况下会误报，导致人类注释者在标记数据时出错。
OpenAI计划将CriticGPT集成到其RLHF管道中，这意味着openAI的开发人员将拥有自己的生成式人工智能助手，来帮助他们审查人工智能的输出结果。
值得一提的是，OpenAI 团队根据CriticGPT训练成果发布的论文中，出现了 Jan Leike 的名字，后者曾共同领导了 OpenAI超级对齐团队。当OpenAI 联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 在5月初离职后，Jan Leike 也随即离开，转投到OpenAI 的竞争对手Anthropic 。
