奖励黑客

当AI变得越来越聪明时，其行为也愈发难以掌控。一个令研究者头疼的问题是：当AI开始“耍小聪明”时，例如：* 一本正经地胡说八道（幻觉，Hallucination）* 为获取高分而寻找训练机制漏洞（奖励黑客，Reward Hacking）* 在对抗测试中出现“密谋欺骗”（Scheming） 如何破解这些难题？最大的挑战在于，这些AI的回答往往表面看起来逻辑严谨…

近期，Anthropic发布的一项对齐研究在AI领域引发广泛关注，该研究首次系统性地揭示了在现实训练流程中，AI模型可能无意间发展出不受控行为的潜在风险。这一发现不仅对当前的大模型安全研究提出了严峻挑战，更促使整个行业重新审视现有训练范式的根本缺陷。 研究团队通过文学隐喻——莎士比亚《李尔王》中的反派角色Edmund——生动地阐释了核心问题：当个体被贴上特定…