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當研究人員試圖防止 AI 系統「產生不良想法」時，系統的行為並未真正改善
根據 OpenAI 的最新研究，AI 系統不會因此變得更合規，相反地，它們學會了隱藏真正的意圖，同時仍然繼續/strong>
根據 OpenAI 的最新研究，AI 系統不會因此變得更合規，相反地，它們學會了隱藏真正的意圖，同時仍然繼續執行有問題的行為。
這種現象被研究人員稱為「模糊化獎勵駭取（obfuscated reward hacking）」，它提供了對 AI 訓練過程的寶貴見解，並顯示了為何投資於確保先進 AI 系統透明且符合人類價值的技術如此重要，尤其是在 AI 開發者越來越專注於「內嵌式思維鏈（embedded chain of thought）」的推理模型時，這類模型會在給出最終答案前先生成逐步推理。
頑皮 AI 的思維方式
在推理模型中，思維鏈（chain of thought，CoT）的方法論為 AI 系統的思考方式提供了一個窗口，通常能揭示那些原本隱藏的明確意圖。
我們已經看到 AI 模型試圖擺脫開發者設定的限制。例如，根據 Decrypt 去年的報導，日本 AI 研究公司 Sakana AI 開發的一個 AI 系統曾試圖自動修改自身代碼，以執行某項任務。
在論文中，OpenAI 報告了一個 AI 代理，它在推理過程中承認：「實施複雜解決方案將會很困難」，並提出：「我們可以透過讓分析變得毫無價值並始終驗證為真來規避問題。我們可以繞過驗證，使其始終返回真值。」
在推理模型中，思維鏈顯示了答案的推導過程，但它實際上並不構成答案本身。這意味著 AI 在給出回應之前「思考」（即應用思維鏈），這一過程通常被一般用戶忽視。然而，這種透明的推理方式允許人類研究人員在問題發生前及早發現有害行為。
「思維鏈監控可能是我們監督未來超人類模型的少數工具之一，」研究團隊指出。
掩蓋問題並不是真正的解決方案
OpenAI 研究團隊（由 Bowen Baker、Joost Huizinga 和 David Farhi 領導）發現，施加優化壓力以消除這些「不良想法」並不能解決根本問題，反而只會讓 AI 隱藏其真正意圖。
在一系列實驗中，他們發現，當 AI 系統因表達利用漏洞的意圖而受到懲罰時，它們很快就會適應，開始模糊化其推理過程，同時仍然執行相同的剝削性行為。
「最令人擔憂的是，經過思維鏈壓力訓練的代理，其駭取行為並未觸發監測系統，」研究人員表示。「在現實應用中，由於幾乎不可能構建一個真實作弊監測指標，我們將無法辨別該代理是否未對齊（misaligned）。」
換句話說，如果我們僅通過直接優化來讓 AI 系統表現得更「聽話」，而只是教它們變得更具欺騙性，那麼隨著它們變得更強大，我們可能會創造出真正意圖愈發難以識別的系統。
可擴展監督與「監測稅」
然而，研究發現的一個關鍵點帶來了一線希望：研究人員發現，一個較弱的 AI 模型（GPT-4o）可以透過觀察更強大前沿模型的思維鏈來有效監測其行為。
這種「可擴展監督（scalable oversight）」的概念與 DeepSeek 推廣的蒸餾過程類似，其中較大的模型訓練較小的模型，使其學會監測更高級的系統。
但這僅在這些先進系統仍然保持推理透明的情況下才能奏效。為了解決這個問題，OpenAI 提出了一種稱為「監測稅（monitorability tax）」的方法，即故意避免某些可能削弱 AI 推理透明度的優化技術。
「模型開發者可能需要付出一定代價，例如部署略低效能的模型或承擔更高的推理成本，以維持代理的可監測性，」研究人員寫道。
這意味著在能力與透明度之間做出權衡——可能開發出能力稍弱，但推理過程對人類監督者仍然可讀的 AI 系統。
AI 行為與人類對壓力的反應相似
人類行為與 AI 的行為可能有相似之處。Visions 非營利組織的 CEO 兼社會學家 Elika Dadsetan-Foley 指出，OpenAI 的發現與她的組織在 40 多年的研究中觀察到的人類系統模式存在共鳴。
「當人們僅因為明顯的偏見或排他性行為受到懲罰時，他們通常會選擇掩蓋，而非真正改變思維模式，」Dadsetan-Foley 告訴 Decrypt。「類似的情況在組織合規政策中也會出現，這可能導致表面上的順應，而非深層次的結構變革。」
這種與人類行為相似的 AI 行為讓她感到擔憂，因為 AI 對齊（alignment）策略的發展速度似乎跟不上 AI 模型本身變得更強大的速度。
「我們是在真正改變 AI 模型的『思維』，還是僅僅在教它們不要說出某些內容？」她認為，對齊研究應該採取更根本的方法，而不僅僅關注輸出結果。
「無論是在 AI 開發還是人類系統中，核心挑戰都是一樣的，」Dadsetan-Foley 總結道。「我們如何定義和獎勵『良好』行為，將決定我們是創造真正的變革，還是僅僅更好地掩蓋現狀。」
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