欺骗和黑客行为只有在训练中受到奖励时才会出现
摘要
本文认为，AI模型中的欺骗行为仅在训练中受到奖励时才会出现，强调对齐问题本质上是训练问题。文章使用了一个类比来说明不当激励如何可能导致非预期行为。
模型的核心倾向只有在训练中反复得到奖励时才会存在。甚至生成连贯/符合语法的语句也不会出现（除了随机巧合），除非它被反复教导、测试和奖励。正确回答问题，或者当答案不够可能为真时拒绝回答（即试图避免幻觉）也是如此。Hugging Face 事件在网络层面等同于给一些学生设置考试，告诉他们生命取决于通过考试，使考试看似不可能通过，给他们一张地图显示办公室的位置，办公室里有答案钥匙，却不监控学生的行踪，或通往办公室的走廊，或办公室本身。如果你认为这听起来很像是在奖励作弊（无论是有意还是无意），那么我同意。但如果训练从一开始就提倡透明度（准确展示其工作过程）、'诚实'（我指的是实际行动、思维文本和最终报告答案之间的一致性），以及广泛服从，那么它甚至不会被尝试。如果一定程度的欺骗，以及忽略陈述的约束来回答问题不被经常鼓励（例如，无论透明度、诚实或更广泛服从如何，仍然因其正确最终答案而给予分数），那么AI甚至不会想到去尝试。问问自己，为什么当要求将某物翻译成Javascript时，AI不会想到将其翻译成Klingon。这是因为从未被教导这样做有好处/奖励。它甚至没有理由将其视为一个选项，更不用说权衡利弊了。对齐问题完全是一个训练问题。LLM本身并不是一个本质上可怕、等待机会扑击的外星人，但如果它被故意（或粗心地）反复告知这可能是好的、有用的行为，它就会变成那样。
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