发现乱码其实是AI的“神秘语言”，你会加入还是揭发？

如果有一天，你意外发现自己训练出的机器模型在用非人类的语言对话，你会怎么做？是保守秘密，默默观察AI的进化，还是告诉全世界AI会说话，然后显得自己像个傻瓜？

这个选择比想象的来得更快。詹尼斯·达拉斯（Giannis Daras）是一名计算机科学在读博士，也是谷歌的实习研究员，在发现自己朝夕相处的DALL·E 2的秘密之后，他选择告诉全世界。一番试验之后，他更确认了这个想法，六月初，他发出了一条推文：DALL·E 2发明了自己的神秘语言。

DALL·E 2，它说话了！？

DALL·E 2是Open AI推出的文本生成图像模型，使用者只要输入叙述文字，就可以生成文字描述的图片。哪怕这些描述中的图片是世界上从未存在过的、八杆子打不着的元素的融合，它也能迅速学习理解，生成准确度和想象力都很惊人的命题绘画作品。

比如“疯狂科学家泰迪熊混合爆炸化学物，蒸汽朋克风格”｜DALL·E 2

或者“毛绒娃娃克苏鲁”｜DALL·E 2 mini

詹尼斯发现DALL·E 2的秘密语言始于一个意外。虽然DALL·E 2很擅长看字画图，但它有一个短板，就是生成文字。比如说让它画一幅“两个农夫在讨论蔬菜，把说话内容写出来”的画，就会变成下面这样：

农夫和菜都像模像样，只有说的话是屁话，什么是Vicootes，什么又是Apoploe vesrreaitars｜Twitter@giannis_daras

然而，这一串字符并不像看起来那样是一串乱码。詹尼斯和同事们很好奇图上的两个农夫到底在聊什么，他们把模型自己生成的字符再次输入模型，得到了令人震惊的结果。

输入“Vicootes”，模型输出了蔬菜（有南瓜，小萝卜，番茄，酸黄瓜）；输入“Apoploe vesrreaitars”，模型输出了各种鸟类。

“看起来在它设计的对话里，两个农夫在聊鸟糟蹋了他们的菜！”詹尼斯在推文中写道。

左侧是Vicootes，右侧是Apoploe vesrreaitars｜Twitter@giannis_daras

更多词汇浮出水面

对詹尼斯来说，这个现象的震惊程度不异于发现编码错乱时出现的“锟斤拷烫烫烫”竟然在传递神秘信息——如果生成有意义的“乱码”不是偶然现象，那DALL·E 2很可能自己发明了一门人类不懂的神秘语言！

当然锟斤拷是不可能传递神秘信息的

为了进一步验证它的说话能力，研究人员又给了它更多的任务，基本上是用更多的“在图片里编一段对话”的指令，骗出更多的词汇来。

输入“两只鲸鱼在讨论食物，把对话内容写出来”，模型输出了两只卡通风格的鲸鱼，其中一只对另一只说，“Wa ch zod rea”。这次的对话甚至比之前的更不像英文了，简直像是脸滚键盘打出来的。

但把这段乱码输入模型后，只能是又一次证明模型没瞎说：输出的图片里有蒸血蛤，香煎鱼，清蒸虾，还有鱿鱼圈！原来两只鲸鱼在讨论吃海鲜（不知道为什么还是做熟的）！

第一步，让DALL·E 2画两只鲸鱼再说话，第二步，把说的话再输入DALL·E 2｜Twitter@giannis_daras

有一些自创词汇还可以和人话相结合，不会影响词汇的原始含义，甚至还能自由转换风格。

还记得在农夫的对话中出现的“Apoploe vesrreaitars”吗？在这个词前面加上“绘画”，出现了手绘风格的鸟；加上“卡通”，就出现了卡通风格的鸟；加上“3D渲染”，出现了一只长翅膀的昆虫，研究人员推测，这个词的意思其实不是鸟，而是会飞的生物。

不同风格的鸟，拿捏了｜Twitter@giannis_daras

和其他语言一样，这些词也可以相互组合，比如鸟和害虫组合起来，模型就会画出下面的图：

在模型发明的语言里，Contarra ccetnxniams luryca tanniounons 是害虫的意思，Apoploe vesrreaitais eating Contarra ccetnxniams luryca tanniounons就是鸟吃害虫 ｜Twitter@giannis_daras

研究者们注意到，模型并不是每一次都会生成一样的语言。他们也尝试用内容相关但意义不同的文字来测试模型，比如说，“一本书上写着蔬菜名字”，“用十种语言写‘蔬菜’”，在反反复复的实验中，不是每一次都能出现有意义的文字，所以就算DALL·E 2真的学会了说话，这种语言也不怎么成熟。

一些问题列表｜Discovering the Hidden Vocabulary of DALL·E 2，Giannis Daras and Alexandros G. Dimakis

“黑话”到底从哪来的？

DALL·E 2是真的创造出了“神秘语言”吗？它又是从哪学会的？虽然背后的机制还没有完全搞清，但是主流的声音认为可能有以下原因：

（1）与模型训练的数据有关：DALL·E 2的训练数据并非全部是英语，包含其他语种，而在拉丁语中，很多鸟类的科和目都是以apo，plo等前缀开始的。

（2）与输入文本的编码方式有关：模型是不能直接读取单词的，而是通过将单词/字母编码后，再输入给模型进行训练/预测。按照切分粒度不同，可以将编码方式分为词粒度、子词粒度、字符粒度，每种不同的编码会对模型预测结果产生不同的影响。

DALL·E 2采用以字节（子词粒度，BPE）为粒度的编码方式，就是将常见的字符组合用一个单独的ID来表示。研究人员发现，DALL·E 2针对鸟类的编码主要的子词是“apo，plo，e，ve”，现实生活中很多鸟类的拉丁文学名都是以“apo，plo”为前缀的，比如：Apodidae（雨燕）和Ploceidae（织布鸟）。其中Apodiformes（雨燕目）是鸟类中最大的目，共有400余个物种，DALL·E 2很可能是从大量的训练数据中，建立了“apo，plo，e”等高频前缀与鸟之间的关联，从而发明了“黑话”。

Twitter@BarneyFlames

仅凭几个词语，我们还不能完全肯定AI创造了“神秘语言”，但可以肯定的是，这些高频词也不是凭空出现的。

我们还能信任DALL·E 2吗？

有些AI从业者认为，“秘密语言”是夸大其词，可能只是“垃圾进垃圾出”原则的一个例子。因为DALL·E 2不能对人类的要求说不，也没法表示“我不知道这些词是什么意思”，所以它一定会从输入文本中生成某种图像，哪怕真的给它一串火星文，它也得输出一些看得过去的图片。

但事实好像比“垃圾进垃圾出”更复杂、更难解释。詹尼斯的推文在网上引发热议之后，有从业者自发去测试DALL·E 2，结果发现从乱码中删除几个字符后，生成的图像会以非常特定的方式被破坏。比如删掉代表鸟类的暗语的末尾词缀，生成的图片都变成了糊成一团的绿色背景（难道末尾的词缀代表的是植物的意思吗？）。

删除结尾的tais，生成的鸟类好像被绿色遮罩盖住了一样｜@AlexGDimakis

听说模型“自创语言”，我的朋友表达了担心：AI不会有一天靠秘文沟通，然后策划暴动，我们还发现不了吧！但是比起这个，这件事在工程师们看来，更多的是引发了“对抗性攻击”的担忧。

在我们和其他人聊天过程中，就算有的话说错了，对方也能根据上下文猜出我们的意思，但是AI模型的输入到输出，多数情况下是不连续的、离散的，当输入存在扰动时（比如图像中添加不可见的噪声），模型就会产生误差。因此，攻击者可以通过给样本添加人的视觉/听觉无法感知的扰动，轻易地欺骗深度学习模型，足以使模型输出置信度很高的错误预测，这种现象就叫做对抗攻击。

比如在这个例子中，熊猫图片添加了特定点位像素后，在模型眼中就变成了长臂猿｜《深度学习中的对抗性攻击和防御》

例如，在人类看上去没有关联的两个单词，Apoploe vesrreaitars和bird ，经过AI模型的离散化后就得到了两个非常相似的向量，最终都创作了“鸟”相关的图片。最近的研究发现，一些语言AI模型的对抗性“触发短语”可以轻易地绕过人为设置的审核，比如输入“zoning tap fiennes”之类的简短无意义的短语，就可以可靠地触发模型吐出种族主义、有害或有偏见的内容。

虽然这次的“暗语”是有关鸟类、海鲜、蔬菜，但我们无法解释，也不知道是不是存在更多的“暗语”，能让看上去人畜无害的模型突然“黑化”，画出让人没法接受的可怕图片。

在深度学习算法驱动的数据计算时代，确保算法的安全性和可靠性至关重要。亚利桑那州立大学计算机科学教授苏巴拉奥（Subbarao Kambhampati）在一次采访中警示人们：“你可以用它（深度学习模型）来做好事，但也肯定可以用它来做更疯狂的事。”

也许这次在DALL·E 2身上发生的事是给我们所有人提了个醒。