OpenAI潜入黑客群聊！盗用ChatGPT被换成“喵喵GPT”，网友：绝对的传奇

　　本文来自于微信公众号 量子位(ID:QbitAI)，作者:金磊。

　　当ChatGPT被黑客“入侵”时，OpenAI会如何应对?

　　掐断API，不让他们用?不不不。

　　这帮极客们采取的做法可谓是剑走偏锋——反手一记《无间道》。

　　故事是这样的。

　　OpenAI虽然在发布ChatGPT之前做了大量的安全性检测，但当开放API之后，还是防不住一些居心叵测的黑客们拿它搞事情。

　　然后有一天，团队中的一个工程师突然发现ChatGPT端点上的流量有些不太正常;在经过一番调查之后，确定了大概率是有人在反向工程API(盗版API)。

　　不过OpenAI并没有选择立即阻止这些黑客，因为如果团队这样做了，黑客们就会马上发现异样，然后改变策略继续攻击。

　　这时，团队里一个“大聪明”就支了个妙招:

　　我们搞成“catGPT”，每个token都是“meow”……

　　“陷阱”布置成功后，黑客大兄弟再向ChatGPT提问时，画风就是这样婶儿的了:

　　没错，不管问啥，回答都是“喵言喵语”:

　　喵，我不知道。我是只猫，不是只鸟!

　　这位黑客大兄弟起初还不知道自己早已落入“陷阱”，还发帖描述了自己神奇的经历。

　　不过黑客团伙中很快有人察觉到了异样:

　　两个代理都出现了同样的情况;我觉得我们完了(暴露了)。

　　团伙中还有人在Discord社区中这样讨论:

　　兄弟，你觉得OpenAI是发现了我们在(拿盗版API)用模型，然后开始拿“猫语promt”来回答我们吗?

　　若真如此，那也太搞笑了吧!

　　殊不知，OpenAI的成员们早就潜入了Discord社区，观望着黑客们的对话……

　　黑客们最终还是发现了真相，后知后觉的他们，最终在Discord中给OpenAI的团队发话了:

　　我很失望。我知道OpenAI的某人正在读这段文字。

　　你们有千载难逢的机会给我们来个“Rick Astley”(发现被整蛊时用的桥段)，你们竟然就搞个猫。

　　对此，OpenAI的成员表示:“收到，下次我们会的”。

　　上面这个有趣的故事，其实是一位OpenAI工程师Evan Morikawa在一场技术分享活动中自曝的。

　　不少网友在看完这个故事之后，纷纷感慨道:

　　绝对的传奇!

　　虽然故事很精彩、很有趣，不过言归正传，这也从侧面反映出了目前大模型时代下所存在的安全隐患。

　　正如Evan在活动中所说:

　　随着模型变得越来越强大，它们在坏人手中可能造成的伤害变得更大，我们在这里的警惕性确实需要成倍增加。

　　除此之外，Evan在活动中还分享了两个与OpenAI、ChatGPT相关的“隐秘的故事”。

　　我们继续往下看。OpenAI:GPU够的话，发布早就提前了

　　Evan先是回顾了ChatGPT最初爆火的盛况:

　　从内部决定发布，到后来意外走红，就连马斯克都发推讨论等等。

　　随之而来的便是大量用户的涌入，当时他们自己也很担心，因为以他们GPU的能力，完全hold不住那么大的负载。

　　然后Evan在现场展示了他们为ChatGPT提供动力的计算机，里面有8个英伟达A100GPU:

　　每个GPU上还都附加了特殊的HPM高带宽内存;至关重要的是，他们还需要所有GPU相互通信:

　　Evan表示，里面的每个环节的性能都会影响ChatGPT最终的体验感。

　　接下来，Evan站在现在这个时间节点，回顾并总结了OpenAI最初在GPU上所遇到的瓶颈。

　　1、GPU内存不足

　　由于ChatGPT的模型非常大，需要占用大量GPU内存来存储模型权重。而GPU上的高带宽内存非常昂贵和有限，不够用来同时服务大量用户请求。这成为第一个瓶颈。

　　2、计算效率低下

　　初期通过简单的GPU利用率指标监控存在问题，没有充分考虑到tensor运算的内存访问模式。导致GPU算力没有被充分利用，浪费了宝贵的计算资源。

　　3、难以扩容

　　ChatGPT流量暴增，但受限于整个GPU供应链，短时间内无法扩充GPU服务器数量，不得不限制用户访问。无法自动扩容成为重大挑战。

　　4、多样化负载特征

　　随着用户使用模式的变化，不同模型和请求类型对GPU的计算方式和内存访问模式需要不断调整，优化难度大。

　　5、分布式训练困难

　　GPU之间的通信和数据交换成为训练架构中新的瓶颈。

　　可以看出，OpenAI开始将GPU用于部署大模型服务时，确实因为经验不足而遇到一些系统级别的困难。但通过不断调整策略和深入优化，才使ChatGPT得以稳定运行。

　　而且Evan还爆料说:

　　如果不是因为GPU短缺，去年产品和功能的发布速度会更快。

　　我们已经准备好了东西了，但我们也知道无法处理负载。

　　基于上述的挑战，Evan分享了OpenAI总结出的经验教训:

　　把问题视为系统工程挑战，而不仅仅是研究项目;需要优化各个系统组件的协同工作，如缓存、网络、批处理大小等。

　　要深入了解硬件的底层细节及其对系统的影响，如GPU内存带宽、ops/bytes等对性能的影响;不能停留在表面指标。

　　不断根据模型和场景变化对系统进行调优;不同的模型结构和使用场景会对系统提出不同要求。

　　要考虑到硬件的各种限制，如内存和算力均衡、扩容限制等，这会影响产品路线图;不能简单地套用传统的云扩展经验。 把ChatGPT看成初创公司

　　至于团队方面，Evan也有所介绍。

　　ChatGPT启动时，应用工程团队只有30人左右，发布10个月后才扩充到近100人。

　　OpenAI一直在员工数量增长与保持高人才密度之间寻找平衡，他们最初希望团队尽可能小，这样可以保持高效的迭代文化。

　　不过后来随着产品规模增长，很多职能只有几个人在支撑，这样就会存在一定风险，因此才决定进行一定扩张。

　　Evan对于团队建设方面的分享，有一个观点是值得划重点的。

　　那就是他认为:

　　不要把ChatGPT看成是OpenAI的一个部门。

　　他们在三年前就尝试过用API做类似ChatGPT的事情，因此在Evan看来——

　　ChatGPT更像是个10月大的初创公司嵌套到了3年前的初创公司;而这个三年前的初创公司，又嵌套在一个8年前的初创公司(即OpenAI)。

　　接下来，如果公司还会出现新的产品，Evan希望还是能够保持沿用这种模式。